Alternatives and similar repositories for NLP-Text:

Users that are interested in NLP-Text are comparing it to the libraries listed below

• SteveKGYang / LDA-based-Keyword-Extraction
  复现了论文《基于主题模型的短文本关键词抽取及扩展》的代码
  ☆30Updated 4 years ago
• liuhuanyong / KeyInfoExtraction
  Self complemented Key infomation extraction including keywords, abstract from text using algorithm like textrank ,tfidf 基于Textrank算法的文本摘要…
  ☆54Updated 6 years ago
• EliasCai / viewpoint-mining
  参考NER，基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析
  ☆41Updated 5 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…
  ☆38Updated 5 years ago
• AidenHuen / BERT-BiLSTM-CRF
  BERT-BiLSTM-CRF的Keras版实现
  ☆40Updated 5 years ago
• Little-girl-1992 / ShortTextClassification
  该项目是短文本分类，目前应用于新闻标签的分类
  ☆32Updated 7 years ago
• cjymz886 / text_bert_cnn
  在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类
  ☆78Updated 5 years ago
• rebornfly / RNN-Attention
  两层attention 的lstm评论情感分析
  ☆22Updated 7 years ago
• circlePi / text_class
  Capsule, LSTM/GRU, CNN for text class implemented by Pytorch 胶囊网络, 循环神经网络和卷积神经网络在中文文本分类中的应用
  ☆43Updated 6 years ago
• zhangxu999 / AutoSummarization
  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 2 years ago
• jiangzhongkai / NLP_From_Zero_to_One
  主要是实现nlp常用网络以及结果比较，各模型的优劣势，如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。
  ☆45Updated 5 years ago
• murray-z / text_similarity
  文本相似性
  ☆23Updated 5 years ago
• zhengyima / ncov_sentiment
  疫情期间网民情绪识别比赛baseline，使用BERT进行端到端的fine-tuning，datafountain平台，平台评测F1值0.716。
  ☆35Updated 5 years ago
• littletiger0712 / text-classification-mutli-label
  多标签文本分类
  ☆53Updated 5 years ago
• wangdomg / NER-Based-On-BiLSTM-CRF
  用TensorFlow实现的基于双向LSTM+CRF的命名实体识别。
  ☆14Updated 7 years ago
• yanyusong / HAN
  使用分层注意力机制 HAN + 多任务学习 解决 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析 。https://challenger.ai/competition/fsauor2018
  ☆58Updated 5 years ago
• morenjiujiu / Chinese_Bert_Classification
  Bert中文文本分类
  ☆41Updated 5 years ago
• percent4 / ALBERT_text_classification
  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。
  ☆75Updated 2 years ago
• murray-z / Multi_Label_TextCNN
  textcnn多标签文本分类
  ☆36Updated 6 years ago
• liuhuanyong / DocSentimentAnalysis
  Syntax and Ruler-Based Doc sentiment analysis 基于依存句法规则的篇章级情感分析demo
  ☆107Updated 5 years ago
• houking-can / BDCI2019-NER
  BDCI2019-互联网金融新实体发现-第7名（本可top3）
  ☆18Updated 5 years ago
• heyangHEY / BERT-CRF
  之江-电商评论观点挖掘的比赛，基于pytorch-transformers版本，暂时只实现了BERT做aspect+opinion+属性分类+情感极性的联合标注，还未加上CRF。
  ☆33Updated 5 years ago
• xuhaiming1996 / Transformer-xl-classify
  这是使用pytoch 实现的长文本分类器
  ☆45Updated 5 years ago
• NUSTM / PMI
  根据褒贬种子词，利用SO-PMI构建情感词典
  ☆25Updated 9 years ago
• demoyhui / KeywordExtraction
  基于LDA和TextRank的关键子提取算法实现
  ☆23Updated 7 years ago
• gentelyang / cnn-text-classification-master
  中文文本情感分类利用cnn
  ☆20Updated 5 years ago
• hellopikaqiu / text_classification_AI100
  AI100竞赛：http：//competition.ai100.com.cn/html/game_det.html？id = 24＆tab = 1 的代码，主要用于文本分类，其中涉及CHI选择特征词，TFIDF计算权重，朴素贝叶斯，决策树，SVM，XGBoost等算法
  ☆15Updated 6 years ago
• AidenHuen / SMP-Keyword-Extraction
  CSDN博客的关键词提取算法，融合TF，IDF，词性，位置等多特征。该项目用于参加2017 SMP用户画像测评，排名第四,在验证集中精度为59.9%，在最终集中精度为58.7%。启发式的方法，通用性强。
  ☆30Updated 7 years ago
• jarvisqi / machine_learning
  NLP 以及相关的学习实践
  ☆40Updated 2 years ago
• hehuihui1994 / EA
  情绪原因识别、情绪分类、情绪词典构建
  ☆70Updated 6 years ago