FesonX / cn-text-classifierLinks
中文文本聚类
☆123Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for cn-text-classifier
Users that are interested in cn-text-classifier are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 文本聚类(Kmeans、DBSCAN、LDA、Single-pass)☆354Updated 4 years ago
- 自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用,如文本分类、情感分析、命名实体识别等☆213Updated 4 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☆196Updated last year
- 基于预训练模型(BERT,BERT-wwm)的文本分类模板,CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆268Updated 5 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆138Updated 2 years ago
- 该库是一个项目集,包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别,以及部分数据集等☆202Updated 6 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- TextClf :基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架,包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型,通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。☆245Updated 2 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 5 years ago
- CNN 实现文本分类☆183Updated 3 years ago
- 本实验,是用BERT进行中文情感分类,记录了详细操作及完整程序☆375Updated 6 years ago
- Tensorflow2.3的文本分类项目,支持各种分类模型,支持相关tricks。☆178Updated last year
- 短文本聚类预处理模块 Short text cluster☆280Updated 6 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
- Self complemented word embedding methods using CBOW,skip-Gram,word2doc matrix , word2word matrix ,基于CBOW、skip-gram、词-文档矩阵、词-词矩阵四种方法的词向量生成☆187Updated 7 years ago
- 本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。基于Transformer2.0库中的中文Bert模型,对新闻语料进行三分类。☆117Updated 6 years ago
- 利用bert预训练的中文模型进行文本分类 数据集中文情感分析语料chnsenticorp☆359Updated 6 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
- Python实现中文文本关键词抽取,分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法,全网最全没有之一。☆64Updated 5 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆153Updated 5 years ago
- 使用BERT模型做文本分类;面向工业用途☆223Updated 6 years ago
- 新闻上的文本分类:机器学习大乱斗☆180Updated 6 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
- 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
- 使用两种方法(抽取式Textrank和概要式seq2seq)自动提取文本摘要☆219Updated 6 years ago
- 利用Doc2Vec计算文本相似度☆139Updated 7 years ago
- 中文关系抽取☆137Updated 7 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
- 使用pytorch搭建textCNN实现中文文本分类☆131Updated 6 years ago
- 中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。☆293Updated 6 years ago