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毕业设计开源代码 分别实现了抽取式中文文本摘要和生成式中文文本摘要
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- 🏳🌈 基于知识图谱的学术信息搜索网站设计,这是我的毕业设计,目前正在开发☆14Updated 4 years ago
- 基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别☆147Updated 5 years ago
- 基于Pytorch的BERT-IDCNN-BILSTM-CRF中文实体识别实现☆92Updated 3 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析,对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆98Updated 4 years ago
- 基于Transformer的生成式文本摘要☆186Updated 3 years ago
- 基于BIO模式的序列标注工具-可用于命名实体识别、事件触发词识别等任务的数据标注☆72Updated 5 years ago
- 细粒度的情感分析(属性词提取,句法依存分析)☆36Updated 2 years ago
- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型,并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建,通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆69Updated 2 years ago
- 基于openkg开源数据代建知识图谱,并实现查询可视化☆22Updated 5 years ago
- 基于中医药领域知识图谱的智能问答系统☆30Updated 3 years ago
- 中文命名实体识别:BERT-BiLSTM-CRF模型实现中文,数据集使用CLUENER2020☆79Updated 3 years ago
- 基于word2vec预训练词向量; textCNN 模型 ;charCNN 模型 ;Bi-LSTM模型;Bi-LSTM + Attention 模型 ;Transformer 模型 ;ELMo 预训练模型 ;BERT 预训练模型的文本分类项目☆124Updated 5 years ago
- 基于pytorch+bert的中文关系抽取☆30Updated 3 years ago
- 这是2022年生医杯中文电子病历命名实体识别与关系抽取的项目☆27Updated 3 years ago
- 基于医疗知识图谱的问答系统☆108Updated 4 years ago
- A QA System based by BiLSTM. 一个基于双向LSTM的智能问答系统,有交互界面、详细注释、多版本、能运行、文件齐全。☆17Updated 5 years ago
- 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别☆13Updated 5 years ago
- 毕业设计:基于Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder的法律文书要素识别☆58Updated 4 years ago
- 基于PyTorch的BERT中文文本分类模型(BERT Chinese text classification model implemented by PyTorch)☆196Updated last year
- 知识图谱 neo4j 答案查找 + 机器学习 分类模型 问题分析 = 电影知识库问答机器人☆92Updated last year
- 基于知识图谱的医疗问答系统和前端展示demo☆35Updated last year
- 知识图谱三元组抽取(实体-关系-实体,实体-属性-属性值)☆107Updated 4 years ago
- 中文文本摘要生成模型☆21Updated 3 years ago
- 使用三种方法实现中文抽取式自动文摘,分别是TextRank算法、MMR(最大边界相关算法)算法和TextRank+Word2vec方法;最后使用Rouge评价方法,将生成的摘要和标准摘要进行比较,输出p、r、f值。☆35Updated 5 years ago
- 实体关系抽取pipline方式,使用了BiLSTM+CRF+BERT☆154Updated last year
- 基于pytorch的中文三元组提取(命名实体识别+关系抽取)☆357Updated 2 years ago
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆59Updated 6 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆135Updated 5 years ago
- 采用bert-bilstm-attn的关系抽取模型,基于pytorch,数据集为百度的开源数据集☆10Updated 3 years ago