foreverxujiahuan / lstm_text_classificationLinks
pytorch实现的LSTM简易文本分类(附代码详解)
☆39Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for lstm_text_classification
Users that are interested in lstm_text_classification are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 基于word2vec预训练词向量; textCNN 模型 ;charCNN 模型 ;Bi-LSTM模型;Bi-LSTM + Attention 模型 ;Transformer 模型 ;ELMo 预训练模型 ;BERT 预训练模型的文本分类项目☆124Updated 5 years ago
- 使用pytorch搭建textCNN实现中文文本分类☆132Updated 6 years ago
- 文本聚类(Kmeans、DBSCAN、LDA、Single-pass)☆349Updated 4 years ago
- Sentiment Analysis-Pytorch(情感分析的Pytorch实现)☆66Updated 5 years ago
- 使用rnn,lstm,gru,fasttext,textcnn,dpcnn,rnn-att,lstm-att,兼容huggleface/transformers,以及以transforemrs作为词嵌入模型,后面接入cnn、rnn、attention等等做文本分类。以及各个…☆513Updated 2 years ago
- 自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用,如文本分类、情感分析、命名实体识别等☆214Updated 4 years ago
- 基于预训练模型(BERT,BERT-wwm)的文本分类模板,CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆271Updated 5 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)☆33Updated 4 years ago
- Lstm+Cnn 预训练词向量 文本分类☆104Updated 6 years ago
- 使用谷歌预训练bert做字嵌入的BiLSTM-CRF序列标注模型☆483Updated 6 years ago
- smp ewect code☆78Updated 5 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析,对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆98Updated 4 years ago
- 一个基本的多层lstm rnn模型,能实现中英文文本的二分类或多分类☆48Updated 6 years ago
- 基于Transformers的文本分类☆342Updated 4 years ago
- SMP 2020年微博情感分类评测任务 第六名解决方案☆69Updated 3 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
- 基于Pytorch实现的一些经典自然语言处理模型中文短文本分类任务,包含TextCNN,TextRCNN,FastText,BERT,ROBERT以及ERNIE☆54Updated 5 years ago
- 本实验,是用BERT进行中文情感分类,记录了详细操作及完整程序☆376Updated 6 years ago
- 一个基础且完整的细粒度情感分析(ABSA,Aspect based sentiment analysis)案例☆85Updated 5 years ago
- 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
- 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。☆151Updated 2 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 years ago
- 存放知乎,博客发表文章中的代码☆46Updated 4 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
- 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
- 文本分类, 双向lstm + attention 算法