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基于pytorch框架，针对文本分类的机器学习项目，集成多种算法(xgboost, lstm, bert, mezha等等)，提供基础数据集，开箱即用，方便自己二次拓展，持续更新
☆30Updated 2 years ago
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- 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☆120Updated 4 years ago
- Pytorch Bert+BiLstm二分类☆42Updated 3 years ago
- 文本分类， 双向lstm + attention 算法☆90Updated 4 years ago
- CNN-BiGRU-Attention模型☆92Updated 3 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☆95Updated 4 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
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- 使用支持向量机，感知机，随机森林，决策树，k近邻，logistic，LSTM，bagging，boosting，集成等多种常见算法实现多分类任务（三分类）。Support vector machine, perceptron, random forest, decision…☆17Updated 5 years ago
- pytorch实现的LSTM简易文本分类（附代码详解）☆38Updated 5 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☆47Updated 3 years ago
- BiLSTM 加普通Attention中文文本多分类Pytorch实现☆33Updated 4 years ago
- 基于LSTM+CNN的自然语言处理，基于单维LSTM、多维LSTM时序预测算法和多元线性回归算法的预测模型☆11Updated 3 weeks ago
- 用TensorFlow搭建CNN/RNN/LSTM/GRU/BiRNN/BiLSTM/BiGRU/Capsule Network等deep learning模型☆59Updated 6 years ago
- 集成各种神经网络进行情感分类，包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型☆72Updated 6 years ago
- 多标签多分类的textCNN☆12Updated 4 years ago
- 双塔模型，打比赛用。解决多维时间序列的分类预测任务☆32Updated 2 years ago
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- ☆30Updated 4 years ago
- 近年来，随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道，各类社情民意相关的文本数据量不断攀升，给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时，随着大数据技术的发展，建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 4 years ago
- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆77Updated 6 years ago
- 包括数据清洗转换，使用包括机器学习和深度学习模型的训练，包括LSTM，GRU，Attention，Transformer，BERT，Satcking技术，传统的RF，XGBoost，GBDT，AdaBoost，SVM，NB模型等☆11Updated 4 years ago
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- 使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上☆86Updated 4 years ago
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
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- 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。☆61Updated 4 years ago
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