SoarYu / textual_similarity_evalLinks
人工智能大作业:关于计算文本相似度的深度神经网络模型与算法研究分析(BERT、SentenceBERT、SimCSE)
☆15Updated 3 years ago
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- Python实现中文文本关键词抽取,分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法,全网最全没有之一。☆61Updated 4 years ago
- 使用pcnn网络进行关系分类,中文注解,有数据集,可跑通。附带绘图☆22Updated 6 years ago
- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型,并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建,通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆69Updated 2 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类,包含四个类别(愤怒,焦虑,抑郁,伤感)☆56Updated 5 years ago
- 一个自然语言处理的可视化系统,实现自动生成词云图、文章关键信息提取、多文档主题分布、文本分类等功能,还有一些业务数据的可视化图表展示。☆36Updated 4 years ago
- 基于Flask框架进行前后端交互、存储采用Neo4j图数据库。功能包括金融股票、股东、概念详细信息查询,以及多轮对话问答机制。☆46Updated 3 years ago
- Python实现中文文本关键词抽取,分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法,全网最全没有之一。☆33Updated 4 years ago
- bert文本多分类(情感分析)、bert-bilstm-crf序列标注任务(快递地址的序列标注任务)☆32Updated 4 years ago
- python 数地工厂 NLPSDK 关键词提取 摘要提取 新词发现 事件三元组提取 数据三元组提取 逻辑三元组提取 实体识别 短语组块识别 相似度计算 概念抽象 语义联想 情感极性判定 情感对提取 实体属性情感提取 主观性计算 网页正文解析 网页表格解析 实体链接 问题解…☆17Updated 4 years ago
- 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。☆115Updated 5 years ago
- 毕业设计:基于Bert_Position_BiLSTM_Attention_CRF_LSTMDecoder的法律文书要素识别☆58Updated 4 years ago
- 基于bert的情感分析(pytorch)☆32Updated 5 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated last year
- 本项目使用Keras实现Transformer模型来进行文本分类(中文、英文均支持)。☆12Updated 3 years ago
- 基于BERT模型的中文文本情感分类☆38Updated 2 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析(二分类+九分类),可以判定积极和消极,对于消极评论,还可以判断其具体类别,比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 years ago
- 基于BERT模型的深度学习中文文本分类实现,包含大约20000条新闻的训练和测试集,包装有简单HTTP接口可供调用。☆24Updated 5 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。☆108Updated 6 years ago
- 毕业设计,基于事理图谱的事件推理系统☆71Updated 5 years ago
- 毕业论文代码 + 评论文本数据获取+数据清洗+文本数据向量化+将数据放进分类器(KNN+Naive Bayes+SVM)中训练+结果评估☆51Updated 3 years ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类,目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆47Updated 3 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆25Updated 5 years ago
- 根据文本和角色名字典,生成人物关系文件,利用Gephi可生成网络图☆14Updated 6 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 years ago
- 爬取金融数据,利用neo4j构建金融知识图谱,进而搭建金融问答系统。☆69Updated 2 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
- 以nlp中情感分析为例,从没有打过标签的语料开始一步步教你怎么去打标签,然后分别以传统的机器学习模型SVM和深度学习模型LSTM去建模。☆36Updated 6 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years ago
- 毕业设计开源代码 分别实现了抽取式中文文本摘要和生成式中文文本摘要☆13Updated 9 months ago
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