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pytorch实现的LSTM简易文本分类(附代码详解)
☆38Updated 5 years ago
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- 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
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆133Updated 5 years ago
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- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆235Updated 4 years ago
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- 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 5 years ago
- 基于CNN、RNN、GCN、BERT的中文文本分类☆43Updated last year
- 文本分类, 双向lstm + attention 算法☆90Updated 5 years ago
- 系统的介绍如何搭建一个完整的文本分类系统,包括数据预处理、主要方法的原理介绍和实现细节、实验结果与分析、网页Demo的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏:https://blog.csdn.net/sdu_hao/category_9286…☆29Updated 5 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
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- 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
- 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)☆55Updated 5 years ago