JustinJiang1994 / Text_ClassificationLinks
基于tensorflow2.0中的keras进行中文的文本分类，实验数据为中文新闻分类文本cnews数据集。
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- 基于CNN的新浪新闻文本分类☆11Updated 5 years ago
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- 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☆120Updated 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
- 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
- 中文文本预处理，Word2Vec训练计算文本相似度。☆45Updated 6 years ago
- 一个基本的多层lstm rnn模型，能实现中英文文本的二分类或多分类☆47Updated 6 years ago
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- THUCNews中文文本分类数据集，该数据集包含84万篇新闻文档，总计14类；在该模型的基础上测试多个版本bert分类效果。☆62Updated 4 years ago
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- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆150Updated 4 years ago
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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。☆142Updated 2 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析，对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆95Updated 4 years ago
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
- 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 4 years ago
- 从中文文本中自动提取摘要☆45Updated 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 4 years ago
- 中文文 本分类实践，基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法☆185Updated 4 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆44Updated 5 years ago
- pytorch实现的LSTM简易文本分类（附代码详解）☆38Updated 5 years ago
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