semvec/pypi-packages huggingface dataset:
topic-modeling-tool 0.1.1
A simple topic modeling tool using LDA
Requires Python: >=3.6

# topic_modeling_tool

topic_modeling_toolは、テキストデータのトピックモデリングを行うためのシンプルなツールです。このパッケージを使用すると、与えられたテキストデータからトピックを抽出し、それらのトピックに関連する単語を表示することができます。

## 特徴

- テキストデータからトピックを抽出するための簡潔なインターフェース
- Latent Dirichlet Allocation（LDA）を使用したトピックモデリングのサポート
- ユーザーフレンドリーなトピック表示オプション

## インストール

パッケージをインストールするには、次のコマンドを実行します

```sh
pip install topic_modeling_tool
```

## サンプル
```sh
from topic_modeling_tool import TopicModeler

documents = [
    "I love programming in Python",
    "Python and Java are popular programming languages",
    "Machine learning and data science are exciting",
    "I enjoy learning new things in tech",
    "Artificial intelligence is the future"
]

modeler = TopicModeler(n_topics=2)
topic_distribution = modeler.fit_transform(documents)
modeler.print_topics(n_top_words=5)
```
cryno 0.0.0
A python image processing library
Keywords: python, image, processing, data, image data, image processing, image processor, image manipulation, editor, image editor


# Donations
It takes me a long time to make these libraries. If you would like to support my work, Then you can follow my patreon :)

https://www.patreon.com/Schkimansky

# Library
This is a powerful python image manipulation library.

```python
import cryno

# example comin soon
```

# Installation
```bash
pip install cryno
```

# Documentation
Coming soon. not finished yet and is in planning stage
classification-tension-for-image 0.0.3
ユーザの顔写真からユーザのテンションを7段階に分類するモデル
Keywords: feeling, person face images, classification


    このモデルは、ユーザーの顔画像からユーザのテンションを7段階に分類する。このモデルは、ResNet152をベースにしたモデルで、学習済みの重みを用いている。このモデルは、PyTorchを用いて実装されている。
    入力：画像のパス
    出力：ユーザのテンションを7段階に分類した結果の上位2つのクラスとその確率(これについて変更したい場合は、img_classificationのnum_candidatesを変更してください)

    モデルの詳細については以下のリンクを参照してください。(日本語です。)
    https://docs.google.com/presentation/d/1GaxtnU9zE2ymMLbLYAQpq1QF3LJJaoo1cY_HZUNi_vc/edit?usp=sharing 

    This model classifies user tension into seven levels based on their facial images. It is based on the ResNet152 model and utilizes pretrained weights. The model is implemented using PyTorch.
    Input: Path to the image
    Output: Top two classes of user tension levels and their probabilities (to modify this, please change the num_candidates in img_classification)

    For more details about the model, please refer to the following link (content is in Japanese).
    https://docs.google.com/presentation/d/1GaxtnU9zE2ymMLbLYAQpq1QF3LJJaoo1cY_HZUNi_vc/edit?usp=sharing
test-wukunhuan 0.1.0
description
Requires Python: >=3.6

# Your Project Name

[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

A brief description of your project.

## Installation

Provide instructions on how to install and set up your project. Include any dependencies that need to be installed.

## Usage

Explain how to use your project. Provide examples and code snippets if necessary.

## Contributing

Specify guidelines for contributing to your project. Include information on how to submit bug reports, feature requests, and pull requests.

## License

This project is licensed under the [MIT License](LICENSE).