BeatsLeo / ClipCap-ChineseLinks
DIP & NLP期末大作业 — 课程设计
☆19Updated 2 years ago
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- 使用pytorch完成的一个多模态分类任务，文本和图像部分分别使用了bert和resnet提取特征（在config里可以组合多种模型）,在我的小规模数据集上取得了良好的性能（验证集acc96%）☆80Updated 2 years ago
- 中文CLIP：自定义数据集，可根据文图提取向量，实现文图匹配。☆22Updated 3 years ago
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- 基于医疗领域知识图谱的问答系统，同时使用了chatGPT、chatGLM4等方式生成医学知识图谱。☆56Updated last year
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- 基于知识图谱的课程学习智能问答系统☆12Updated 2 years ago
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- 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
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- 基于知识图谱的电影知识问答系统。☆21Updated last year
- 使用bert实现京东评论的情感分析(文本分类)☆47Updated 2 years ago
- 基于UIE的舆论情感分析Web系统，前后端分离式架构部署，支持单文本属性级情感分析及上传txt文件进行批量情感分析，并支持分析结果的可视化展示。 技术栈：后端：FastAPI + UIE；前端：Vue + ElementUI + Echarts。☆61Updated 2 years ago
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- 基于Neo4j图数据库的医疗知识图谱智能问答机器人☆30Updated last year
- 2024.06.19 本项目使用Chinese-CLIP搭建文搜图/图搜图页面,旨在帮助用户快速使用跨模态检索任务。本项目代码针对MUGE数据集约19w(189585张)数据作为底库数据。本项目提供了提取特征, 检索, 以及uI代码。☆19Updated last year
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- 本项目旨在构建一个基于电影知识图谱和大型语言模型（LLM）的KBQA问答系统，以实现对电影领域知识的查询和理解。该系统将电影知识图谱与自然语言处理技术相结合，为用户提供了一个便捷、智能的电影知识查询工具。☆34Updated last year
- 大模型相关实践记录☆156Updated 5 months ago
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- 电影知识图谱，主要包括实体识别、实体查询、关系查询以及智能问答等。movie knowledge graph(Entity identification, graph display, and intelligent question and answer)☆134Updated 3 years ago
- 毕业设计: 基于深度学习的视觉问答☆13Updated 7 years ago
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