Alternatives and similar repositories for SKE

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

• murray-z / Multi_Label_TextCNN
  textcnn多标签文本分类
  ☆37Updated 7 years ago
• liuhuanyong / KeyInfoExtraction
  Self complemented Key infomation extraction including keywords, abstract from text using algorithm like textrank ,tfidf 基于Textrank算法的文本摘要…
  ☆54Updated 7 years ago
• timor1988 / SKE
  基于语义的中文文本关键词提取算法
  ☆20Updated 4 years ago
• Germey / SentenceDistance
  Sentence Distance
  ☆55Updated 7 years ago
• twjiang / NamedEntity_realtion_extraction
  基于句法分析的命名实体关系抽取程序
  ☆66Updated 9 years ago
• bojone / ee-2019-baseline
  面向金融领域的事件主体抽取（ccks2019），一个baseline
  ☆119Updated 6 years ago
• Rowchen / Keyword-Extraction
  关键词抽取，神策杯2018高校算法大师赛比赛，solo 排名3/591
  ☆65Updated 6 years ago
• wangbin4317 / BDCI_Car_2018-master
  汽车主题情感分析大赛冠军
  ☆27Updated 6 years ago
• THTBSE / siamese-lstm-network
  siamese lstm network for text similarity
  ☆95Updated 8 years ago
• morenjiujiu / Chinese_Bert_Classification
  Bert中文文本分类
  ☆41Updated 6 years ago
• taoyafan / abstractive_summarization
  Byte Cup 2018国际机器学习竞赛 23 名（水滴队）代码
  ☆47Updated 6 years ago
• Wangpeiyi9979 / InformationExtractionDemo
  一个关于百度2019语言与智能技术竞赛信息抽取 (http://lic2019.ccf.org.cn/kg) 的简单Demo， 模型采用BERT+CNN ( https://github.com/Wangpeiyi9979/IE-Bert-CNN )。 Demo使用Fl…
  ☆126Updated 6 years ago
• RicherDong / NER-LOC
  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
• jiangpinglei / BERT_ChineseWordSegment
  A Chinese word segment model based on BERT, F1-Score 97%
  ☆95Updated 6 years ago
• lzc1 / Relation_extraction
  面向金融领域的实体关系抽取
  ☆51Updated 6 years ago
• SeanLee97 / short-text-classification
  SVM, FastText, TextCNN, BiGRU, CNN-BiGRU在短分本分类上的对比
  ☆87Updated 6 years ago
• pengming617 / text_classification
  关于文本分类的许多方法，主要涉及到TextCNN，TextRNN, LEAM, Transformer，Attention, fasttext, HAN等
  ☆76Updated 6 years ago
• currylym / entity_linking
  实体链接demo
  ☆65Updated 6 years ago
• yanyusong / HAN
  使用分层注意力机制 HAN + 多任务学习 解决 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析 。https://challenger.ai/competition/fsauor2018
  ☆58Updated 6 years ago
• liuhuanyong / TextFeatureExtraction
  Self complemented text feature extraction using algorithms including CHI, DF, IG, MI for the experiment of text classification based on s…
  ☆49Updated 7 years ago
• songlei1994 / ccks2018
  CCKS 2018 开放领域的中文问答任务 1st 解决方案
  ☆111Updated 6 years ago
• wavewangyue / opinion-extraction
  评论上的情感分析：主题与情感词抽取
  ☆81Updated 5 years ago
• YC-wind / embedding_study
  中文预训练模型生成字向量学习，测试BERT，ELMO的中文效果
  ☆100Updated 5 years ago
• cdjasonj / CCF_IE
  2019百度语言与智能技术竞赛信息抽取赛代5名代码
  ☆69Updated 6 years ago
• xmxoxo / SameQuestion
  基于Adversarial Attack的问题等价性判别比赛
  ☆13Updated 5 years ago
• jllan / jannlp
  ☆57Updated 3 years ago
• MenglinLu / LDA-based-on-partition-PLDA-
  提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进，考虑中长篇文档篇章结构较为清晰，传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题，提出基于划分的LDA主题模型，对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分，先拆后合，并将其效果与传统LDA…
  ☆41Updated 6 years ago
• jiangzhongkai / NLP_From_Zero_to_One
  主要是实现nlp常用网络以及结果比较，各模型的优劣势，如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。
  ☆46Updated 6 years ago
• circlePi / 2019Cail-A-Bert-Joint-Baseline-for-Machine-Comprehension
  (2019 法研杯 阅读理解) A pytorch implement of bert joint baseline for machine comprehension task in 2019 cail
  ☆59Updated 2 years ago
• FuYanzhe2 / Relation-extraction
  关系抽取个人实战总结以及开源工具包使用
  ☆56Updated 6 years ago