verbify

Wörtlich

Verbify ist eine Open-Source-Bibliothek, die große Sprachmodelle (LLMs) in herkömmliche NLP-Bibliotheken integriert, um erweiterte Textanalysen und Erzeugungsfunktionen bereitzustellen.

Merkmale

• Erweiterte Sentimentanalyse
• Kontext -Textgenerierung
• Verbesserte namens Entitätserkennung (NER)
• Textübersicht
• Textklassifizierung
• Frage Beantwortung
• Grammatik- und Stilkorrektur
• Sprachübersetzung

Und so weiter

? Installieren

Erstellen Sie zunächst eine virtuelle Umgebung mit dem Befehl python3 -m venv venv_name und aktivieren Sie sie mit source venv_namebinactivate .

Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken danach mit pip install -r requirements.in

? Stellen Sie API -Schlüssel ein

Um API -Schlüssel einzustellen, fügen Sie Ihre Schlüssel in die env.example -Datei ein und benennen Sie sie in .env um.

? Verwendung

Instantieren Sie einen LLM mit Ihrem Text:

 text = "The latest iPhone model has many new features."
llm = GroqLLM ( api_key = os . getenv ( "GROQ_API_KEY" ), text = text )

Und Informationen extrahieren:

 print ( sentiment_analysis ( llm = llm ))

{
  'text' : 'The latest iPhone model has many new features.' ,
  'sentiment_label' : 'Positive' ,
  'sentiment_score' : '0.8'
  }

 print ( translate ( llm = llm , language = "it" ))

{
  'text' : 'The latest iPhone model has many new features.' ,
  'translated_text' : "L'ultimo modello di iPhone ha molte nuove funzionalità."
}

 print ( classify ( llm = llm , language = "it" ))

{
  'text' : 'The latest iPhone model has many new features.' ,
  'labels' : [ 'Technology' , 'Gadgets' , 'Innovation' , 'Electronics' , 'Smartphones' ]
}