SaulZhang / Short-Text-classification
第十届大学生服务外包大赛--A01商品短文本分类。基于CNN、Bi-LSTM、Attention、Adversarial等方法实现商品短文本分类任务,并基于Flask开发Web版本的交互演示界面。
☆28Updated 3 years ago
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- 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。☆111Updated 5 years ago
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- 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
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- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 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
- NLP research:基于tensorflow的nlp深度学习项目,支持文本分类/句子匹配/序列标注/文本生成 四大任务☆191Updated 11 months ago
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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
- 基于bert的中文自然语言处理工具,包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能,并提供文本分类任务、序列标注任务、句对关系判断任务的训练与预测接口☆132Updated 6 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆42Updated 5 years ago
- 电商评论情感分类☆15Updated 4 years ago
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 4 years ago
- 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
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征,分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT(梯度提升决策树)。☆93Updated 6 years ago
- Bert中文文本分类☆40Updated 6 years ago
- 今日头条中文新闻(文本)分类数据集☆64Updated 7 years ago
- 中文文本预处理,Word2Vec训练计算文本相似度。☆45Updated 6 years ago
- 文本分类baseline:BERT、半监督学习UDA、对抗学习、数据增强☆102Updated 4 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
- 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
- Tensorflow2.3的文本分类项目,支持各种分类模型,支持相关tricks。☆175Updated 5 months ago
- 评论上的情感分析:主题与情感词抽取☆81Updated 4 years ago
- 疫情期间网民情绪识别比赛分享+top1~3解决方案☆50Updated 4 years ago
- Pytorch进行长文本分类。这里用到的网络有:FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Transformer☆48Updated 4 years ago
- NLP 相关的项目 如:词向量,文本分类,文本匹配,NER,信息抽取,文本生成以及NLP在电商中的应用☆34Updated last year
- 集成各种神经网络进行情感分类,包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型☆72Updated 6 years ago
- 存放知乎,博客发表文章中的代码☆47Updated 3 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