dextroushands / pretraind_model_for_nlp_tasksLinks
☆14Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for pretraind_model_for_nlp_tasks
Users that are interested in pretraind_model_for_nlp_tasks are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 使用BERT模型做文本分类;面向工业用途☆223Updated 6 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
- textcnn多标签文本分类☆37Updated 7 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☆194Updated last year
- multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification☆141Updated 4 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆138Updated 2 years ago
- 微调预训练语言模型,解决多标签分类任务(可加载BERT、Roberta、Bert-wwm以及albert等知名开源tf格式的模型)☆141Updated 5 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多分类任务,对BERT进行微调。☆48Updated 4 years ago
- albert + lstm + crf实体识别,pytorch实现。识别的主要实体是人名、地名、机构名和时间。albert + lstm + crf (named entity recognition)☆137Updated 3 years ago
- 文本分类的目前测试效果较好的算法☆57Updated 6 years ago
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆109Updated 2 years ago
- 本NER项目包含多个中文数据集,模型采用BiLSTM+CRF、BERT+Softmax、BERT+Cascade、BERT+WOL等,最后用TFServing进行模型部署,线上推理和线下推理。☆81Updated 4 years ago
- 限定领域的三元组抽取的一次尝试,本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。☆134Updated 2 years ago
- 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
- 包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别☆227Updated 5 years ago
- ☆36Updated 3 years ago
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆137Updated 6 years ago
- Pytorch进行长文本分类。这里用到的网络有:FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Transformer☆48Updated 5 years ago
- Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。☆287Updated 6 years ago
- Bert中文文本分类☆41Updated 6 years ago
- 中文关系抽取☆94Updated 4 years ago
- bert文本分类,ner, albert,keras_bert,bert4keras,kashgari,fastbert,flask + uwsgi + keras部署模型,时间实体识别,tfidf 关键词抽取,tfidf文本相似度,用户情感分析☆197Updated last year
- 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
- 本项目是NLP领域一些任务的基准模型实现,包括文本分类、命名实体识别、实体关系抽取、NL2SQL、CKBQA以及BERT的各种下游任务应用。☆48Updated 4 years ago
- 实体链接demo☆65Updated 6 years ago
- 2020语言与智能技术竞赛:关系抽取任务☆65Updated 5 years ago
- 在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类☆79Updated 5 years ago
- pytorch实现TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Attention+RNN、DPCNN进行文本分类☆15Updated 4 years ago
- Tensorflow2.3的文本分类项目,支持各种分类模型,支持相关tricks。☆178Updated 11 months ago