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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
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- 使用两种方法(抽取式Textrank和概要式seq2seq)自动提取文本摘要☆217Updated 5 years ago
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- 指针生成网络的文本摘要☆18Updated 4 years ago
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- smp ewect code☆77Updated 4 years ago
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- 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。☆292Updated 5 years ago
- 毕业设计,基于事理图谱的事件推理系统☆70Updated 5 years ago
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- 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
- 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…☆90Updated 5 years ago
- SMP 2020年微博情感分类评测任务 第六名解决方案☆69Updated 2 years ago
- 基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类,数据集为100w篇文档,总计10类,测试集与训练集1:1划分。分类算法采用SVM和Bayes,其中Bayes作为baseline。☆107Updated 6 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☆201Updated 6 years ago
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