Alternatives and similar repositories for extractive_summary

Users that are interested in extractive_summary are comparing it to the libraries listed below

• 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
• CourteousWood / text-summarization
  基于TensorFlow，seq2seq+attention+beamsearch的文本摘要。
  ☆59Updated 6 years ago
• hquzhuguofeng / New-Pointer-Generator-Networks-for-Summarization-Chinese
  基于transformer的指针生成网络
  ☆92Updated 4 years ago
• littletiger0712 / text-classification-mutli-label
  多标签文本分类
  ☆54Updated 5 years ago
• Lisennlp / two_sentences_classifier
  Bert分类，语义相似度，获取句向量。
  ☆64Updated 2 months ago
• hquzhuguofeng / New-Pointer-Generator-Networks-for-Summarization
  指针生成网络的文本摘要
  ☆18Updated 4 years ago
• percent4 / Keras_R_BERT
  本项目使用Keras实现R-BERT，在人物关系数据集上进行测试验证。
  ☆10Updated 4 years ago
• BeHappyForMe / UniLM_summarization
  使用UniLM实现中文文本摘要
  ☆43Updated 5 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 3 years ago
• kaimenluo / ailearning
  ☆53Updated 5 years ago
• renmada / sentence_bert_chinese
  ☆87Updated 3 years ago
• YJiangcm / Chinese-sentence-pair-modeling
  Use deep models including BiLSTM, ABCNN, ESIM, RE2, BERT, etc. and evaluate on 5 Chinese NLP datasets: LCQMC, BQ Corpus, ChineseSTS, OCN…
  ☆76Updated 3 years ago
• xudongMk / AwesomeNLPBaseline
  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。
  ☆47Updated 4 years ago
• percent4 / keras_bert_multi_label_cls
  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
• hackerxiaobai / NER
  pytorch版的命名实体识别，LSTM和LSTM_CRF
  ☆25Updated 5 years ago
• YuanWind / BertModel
  利用bert预训练模型生成句向量或词向量
  ☆27Updated 4 years ago
• HuiResearch / cail2019_track2
  中国法研杯CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享
  ☆138Updated 4 years ago
• llcing / BiLSTM-CRF-ChineseNER.pytorch
  PyTorch implement of BiLSTM-CRF for Chinese NER
  ☆60Updated 6 years ago
• WenRichard / NER-FunTool
  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。
  ☆80Updated 3 years ago
• percent4 / keras_bert_text_classification
  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
• wellinxu / nlp_store
  NLP杂货铺，python实现各种算法/工具，辅助算法理解/应用
  ☆154Updated 3 years ago
• mattzheng / LtpExtraction
  基于ltp的简单评论观点抽取模块
  ☆116Updated 6 years ago
• karlhl / Bert-classification-pytorch
  利用huggingface实现文本分类
  ☆58Updated 3 years ago
• gospel303 / TF-IDF-word2vec-Text-similarity-
  TF-IDF+Word2vec做文本相似度计算，最好是长文本
  ☆24Updated 5 years ago
• chenking2020 / event_extract_master
  支持百度竞赛数据的中文事件抽取，支持ace2005数据的英文事件抽取，本人将苏神的三元组抽取算法中的DGCNN改成了事件抽取任务，并将karas改成了本人习惯使用的pytorch，在数据加载处考虑了各种语言的扩展
  ☆48Updated 4 years ago
• ztz818 / Automatic-generation-of-text-summaries
  使用两种方法（抽取式Textrank和概要式seq2seq）自动提取文本摘要
  ☆216Updated 5 years ago
• ygwpz / SMP2019-ECDT-NLU
  中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会举办的2019届中文人机对话之自然语言理解竞赛
  ☆74Updated 5 years ago
• lushishuai / BERT-ROBERTA-pytorch-multi-label-classification
  bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类
  ☆133Updated 5 years ago
• liuhuanyong / WordMultiSenseDisambiguation
  WordMultiSenseDisambiguation, chinese multi-wordsense disambiguation based on online bake knowledge base and semantic embedding similarit…
  ☆128Updated 6 years ago
• God-Fish-X / Extractable-automatic-Text
  使用三种方法实现中文抽取式自动文摘，分别是TextRank算法、MMR（最大边界相关算法）算法和TextRank+Word2vec方法；最后使用Rouge评价方法，将生成的摘要和标准摘要进行比较，输出p、r、f值。
  ☆35Updated 4 years ago