Topicer - Software pro analýzu témat v dokumentech

Topicer je framework založený na jazyce Python pro objevování témat a návrh sémantických štítků ve velkých textových kolekcích, navržený pro použití jako knihovna i jako služba. Poskytuje jednotné API a konfiguračně řízené nastavení (YAML / factory pattern) pro spouštění end-to-end pipeline pro modelování témat a tagování nad dokumentovými korpusy.
Mezi jeho hlavní schopnosti patří objevování témat včetně pojmenování a popisu témat, tvorba přiřazení témat k dokumentům a několik backendů pro tagování (extrakce pomocí LLM s lokalizací úseků textu, tagování pomocí GLiNER a doladěné BERT cross-encodery), s modulárními komponentami pro embeddingy, vektorové databáze a poskytovatele LLM (včetně OpenAI API nebo lokálních backendů, jako je Ollama). Pro nasazení nabízí Topicer REST API a připravené pro nasazení pomocí Dockeru, umožňující hostovat více nakonfigurovaných metod a přistupovat k nim vzdáleně.

Topicer is a Python-based framework for topic discovery and semantic tag proposal in large text collections, designed to be used both as a library and as a service. It provides a unified API and configuration-driven setup (YAML/factory pattern) to run end-to-end topic modeling and tagging pipelines over document corpora.
Its main capabilities include unsupervised topic discovery with topic naming/description, producing topic–document assignments, and multiple tagging backends (LLM-based extraction with span localization, GLiNER-based tagging, and fine-tuned BERT cross-encoders), with pluggable components for embeddings, vector stores, and LLM providers (including OpenAI APIs or local backends such as Ollama). For deployment, Topicer offers a REST API and Docker-based packaging so multiple configured methods can be hosted and accessed remotely.