CoreJT / TextClassificationSystemLinks
系统的介绍如何搭建一个完整的文本分类系统,包括数据预处理、主要方法的原理介绍和实现细节、实验结果与分析、网页Demo的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏:https://blog.csdn.net/sdu_hao/category_9286495.html
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Alternatives and similar repositories for TextClassificationSystem
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- 自然语言处理中的基础任务,包含但不限于文本表示,文本分类,命名实体识别,关系抽取,文本生成,文本摘要等,基于tensorflow2或Pytorch,所有代码均经过测试,项目中也包含相关数据。☆143Updated 2 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务,对BERT进行微调。☆67Updated 4 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多分类任务,对BERT进行微调。☆48Updated 4 years ago
- 文本二分类任务,是否文档是否属于政治上的出访类事件,利用BERT提取特征,模型采用简单的DNN。☆61Updated 5 years ago
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆134Updated 5 years ago
- 基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型,目前包括分词,词性标注,命名实体识别等☆61Updated 2 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆136Updated 2 years ago
- 本NER项目包含多个中文数据集,模型采用BiLSTM+CRF、BERT+Softmax、BERT+Cascade、BERT+WOL等,最后用TFServing进行模型部署,线上推理和线下推理。☆80Updated 4 years ago
- 这是我ehr-journey项目的一个命名实体识别的子项目,主要实现基于中文预训练字向量finetune的Bert与BiLSTM模型的网络。演示使用了CCKS2019task1数据集,并实现了django接口。☆55Updated 3 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- albert + lstm + crf实体识别,pytorch实现。识别的主要实体是人名、地名、机构名和时间。albert + lstm + crf (named entity recognition)☆136Updated 2 years ago
- NLP 相关的项目 如:词向量,文本分类,文本匹配,NER,信息抽取,文本生成以及NLP在电商中的应用☆36Updated last month
- chinese-sequence-ner多模型中文命名实体识别☆75Updated 5 years ago
- 多模型中文cnews新闻文本分类☆59Updated 5 years ago
- Pytorch进行长文本分类。这里用到的网络有:FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Transformer☆48Updated 5 years ago
- 中文关系抽取☆94Updated 3 years ago
- bert文本分类,ner, albert,keras_bert,bert4keras,kashgari,fastbert,flask + uwsgi + keras部署模型,时间实体识别,tfidf关键词抽取,tfidf文本相似度,用户情感分析☆195Updated last year
- 基于Pytorch实现的一些经典自然语言处理模型中文短文本分类任务,包含TextCNN,TextRCNN,FastText,BERT,ROBERT以及ERNIE☆53Updated 5 years ago
- 利用ALBERT实现文本二分类,判别是否属于政治上的出访类事件,提升模型训练和预测速度。☆74Updated 2 years ago
- Tensorflow2.3的文本分类项目,支持各种分类模型,支持相关tricks。☆177Updated 8 months ago
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆105Updated 2 years ago
- 中国法研杯-司法人工智能挑战赛(CAIL2018-2020)☆89Updated 2 years ago
- 将bert模型应用到问答系统中来,一者学习知识图谱的基本操作,二简单搭建问答系统的基本框架,三将词向量、bert模型实践应用☆59Updated 5 years ago
- 参考NER,基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析☆41Updated 5 years ago
- 疫情期间网民情绪识别比赛分享+top1~3解决方案☆50Updated 4 years ago
- 新闻文本自动摘要, 以Textrank 为基础,融入 标题特征,单句位置特征,重要实体特征,线索词特征,做句子的综合权重计算,并使用MMR算法,兼顾自动摘要的主题相关性和摘要多样性。☆26Updated 3 years ago
- 文本分类的目前测试效果较好的算法☆56Updated 5 years ago
- 中文wiki百科QA阅读理解问答系统,使用了CCKS2016数据的NER模型和CMRC2018的阅读理解模型,还有W2V词向量搜索,使用torchserve部署☆91Updated 4 years ago
- 百度2020语言与智能技术竞赛:事件抽取赛道方案代码☆54Updated 5 years ago
- ☆53Updated 5 years ago