NeilGY / NLP-TextLinks
NLP的一些小例子,如:文本分类、文本纠错、关键词提取、自动摘要等
☆23Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for NLP-Text
Users that are interested in NLP-Text are comparing it to the libraries listed below
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- 参考NER,基于BERT的电商评论观点挖掘和情感分析☆41Updated 5 years ago
- 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…☆40Updated 5 years ago
- 使用pytorch和京东某商品评价数据集,采用不同模型对文本进行分类☆25Updated 7 years ago
- 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 6 years ago
- 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 7 years ago
- Bert中文文本分类☆40Updated 6 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
- Dataset from 'Character-based BiLSTM-CRF Incorporating POS and Dictionaries for Chinese Opinion Target Extraction'☆44Updated 6 years ago
- 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
- 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
- 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
- 用TensorFlow实现的基于双向LSTM+CRF的命名实体识别。☆14Updated 7 years ago
- 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。☆32Updated 5 years ago
- 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。☆36Updated 5 years ago
- 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。☆74Updated 2 years ago
- ☆17Updated 3 years ago
- 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 6 years ago
- 中文命名实体识别& 中文命名实体检测 python实现 基于字+ 词位 分别使用tensorflow IDCNN+CRF 及 BiLSTM+CRF 搭配词性标注实现中文命名实体识别及命名实体检测☆65Updated 6 years ago
- 根据褒贬种子词,利用SO-PMI构建情感词典☆26Updated 9 years ago
- 在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类☆78Updated 5 years ago
- 基于LDA和TextRank的关键子提取算法实现☆23Updated 7 years ago
- 从门户网站爬取新闻的摘要-标题对使用seq2seq根据摘要生成标题☆45Updated 7 years ago
- 使用Python进行自然语言处理相关实践,如新词发现,主题模型,隐马尔模型词性标注,Word2Vec,情感分析☆52Updated 5 years 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 5 years ago
- 基于TensorFlow,seq2seq+attention+beamsearch的文本摘要。☆59Updated 6 years ago
- 关于文本分类的许多方法,主要涉及到TextCNN,TextRNN, LEAM, Transformer,Attention, fasttext, HAN等☆75Updated 6 years ago
- 文本相似性☆23Updated 5 years ago
- 文本生成(Word2Vec + RNN/LSTM)☆36Updated 6 years ago
- 这是一个seq2seq模型,编码器是bert,解码器是transformer的解码器,可用于自然语言处理中文本生成领域的任务☆71Updated 5 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 years ago