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本项目包含几种常用 NLP算法的实现：关键词(keyword)、命名实体(named entity)、自动摘要(abstract)、文本相似度比较(text similarity)等
☆16Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for nlp-ztools
Users that are interested in nlp-ztools are comparing it to the libraries listed below
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- 基于知识图谱的问答系统☆135Updated 5 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
- 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 3 months 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 6 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☆197Updated last year
- multi-label-classification-4-event-type☆138Updated 2 years ago
- 基于ALBERT-BiLSTM-CRF的中文命名实体识别☆12Updated 5 years ago
- 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。☆151Updated 2 years ago
- 基于深度学习的FAQ式问答系统☆34Updated 4 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)☆137Updated 3 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
- 基于pytorch+bert 的中文关系抽取☆30Updated 3 years ago
- 从模型训练到部署，实战知识图谱(Knowledge Graph)&自然语言处理(NLP)。涉及 Tensorflow, Bert+Bi-LSTM+CRF,Neo4j等 涵盖 Named Entity Recognition,Text Classify,Informatio…☆91Updated 5 years ago
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆137Updated 5 years ago
- 基于BERT-BLSTM-CRF 序列标注模型，支持中文分词、词性标注、命名实体识别、语义角色标注。☆24Updated 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☆62Updated 2 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
- 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_9286…☆28Updated 5 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- ☆42Updated 2 years ago
- 基于Transformer的生成式文本摘要☆186Updated 3 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
- TF-IDF+Word2vec做文本相似度计算，最好是长文本☆24Updated 5 years ago
- 实现功能：新输入一段文本，与已有数据进行相似度进行比较，返回TOP10的文本。主要实现方法：jieba中文分词、gensim、TF-IDF词汇重要性、cosine余弦相似度。☆11Updated 5 years ago
- 毕业设计，基于事理图谱的事件推理系统☆71Updated 5 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
- 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
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆109Updated 2 years ago
- ☆36Updated 3 years ago