eastmountyxz / Sui-AIResearch
该资源将应用人工智能技术研究水族文化、文字和古籍。为更好的抢救和保护濒危水族文字和非物质文化遗产，作者申请并开源了该项目，主要通过人工智能技术识别水书，构建与汉字的自动翻译系统，实现水族本体和文献知识图谱构建，挖掘新词并溯源民族变迁历史。作者回到家乡贵州教书以来，对利用AI抢救民族文物研究产生浓厚兴趣并后半生都将致力于该研究中，包括侗族大歌、苗族飞歌语音识别研究，王阳明文化研究，少数民族古籍文字保护及文化图腾识别都会陆续展开，希望有共同爱好的朋友参与进来，一起加油。
☆35Updated 4 months ago
Related projects: ⓘ
- 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。☆61Updated last year
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆60Updated 3 years ago
- 文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘☆37Updated 4 years ago
- 该项目通过新闻数据集演示文本分类全流程：数据清洗，模型训练，模型部署和前端展示。使用的模型和工具：pytorch，bert，streamlit☆18Updated last year
- 本项目包含几种常用 NLP算法的实现：关键词(keyword)、命名实体(named entity)、自动摘要(abstract)、文本相似度比较(text similarity)等☆14Updated 2 years ago
- 新闻人物言论自动提取---->得到说话的人和说话的内容☆12Updated 4 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。☆33Updated 3 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。☆19Updated 4 years ago
- 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。☆26Updated 2 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆89Updated 3 years ago
- 中山大学自然语言处理项目：中文分词（序列标注/命名实体识别）。Keras实现，BiLSTM+CRF框架。☆18Updated 3 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☆32Updated last year
- 分别使用TextRank、BiLSTM和UniLM实现中 文文章标题自动生成☆27Updated 3 years ago
- 爬取新浪微博数据并可视化分析☆36Updated 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。☆51Updated 3 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）☆52Updated 4 years ago
- THUCNews中文文本分类数据集的处理，该数据集包含84万篇新闻文档，总计14类；在数据集的基础上可以进行文本分类、词向量的训练等任务。☆15Updated 4 years ago
- 采用三种方式 （1）利用keras库搭建seq2seq （2）利用keras_transformer库 （3）利用fastnlp框架 实现问答机器人、机器翻译、文本摘要等功能☆13Updated 3 years ago
- THUCNews中文文本分类数据集，该数据集包含84万篇新闻文档，总计14类；在该模型的基础上测试多个版本bert分类效果。☆49Updated 3 years ago
- 中国知网论文数据集，24000+篇论文信息。自然语言处理、信息管理、文本分类、文本摘要、关键词抽取、研究热点分析、数据挖掘、数据分析☆43Updated last year
- 文本关键词提取，且词云可视化☆24Updated 2 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。☆32Updated 5 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。☆100Updated 4 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。☆46Updated 3 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆26Updated 4 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集，基于BERT构建新闻文本分类模型，并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆37Updated 2 years ago
- 情感分析三分类☆28Updated last month
- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆36Updated 4 years ago
- 网络舆情分析系统☆25Updated 4 years ago
- 人工智能实验五：多模态情感分类☆14Updated 2 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☆40Updated 2 years ago