johnson7788 / label-studioLinks
Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
☆10Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for label-studio
Users that are interested in label-studio are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- pytorch bert 版的 multi_label_text_classification☆10Updated 5 years ago
- 一站式自动化开源标注平台☆78Updated 3 years ago
- 中文文本的向量表示方法(Sentence-BERT, CoSENT)的PyTorch简单实现,可以用于文本相似度计算。☆10Updated 3 years ago
- BLOOM 模型的指令微调☆24Updated 2 years ago
- 基于BERT-CRF的命名实体识别模型☆13Updated 3 years ago
- 文言文信息抽取(实体识别+关系抽取)☆10Updated 2 years ago
- 使用BERT构建多标签标注模型☆42Updated 5 years ago
- ☆14Updated last year
- ☆22Updated 3 years ago
- 长文本相似度模型☆21Updated last year
- 基于百度uie的关系抽取☆20Updated 3 years ago
- nlp标注平台 前端/后端☆17Updated 4 years ago
- RelExt: A Tool for Relation Extraction from Text. 文本实体关系抽取工具。☆51Updated 3 years ago
- 基于PaddleNLP开源的抽取式UIE进行医学命名实体识别(torch实现)☆44Updated 3 years ago
- 使用bert进行中文方面级情感识别。☆26Updated 2 years ago
- 通用版面分析 | 中文文档解析 |Document Layout Analysis | layout paser☆47Updated last year
- 本项目由三个模块构成。意图识别:判断用户的意图是业务型还是闲聊型;模型检索:该部分构建一个语料库,当用户 发起新的query(通过意图识别判断为业务型对话)时,为用户匹配query检索的最佳response,使用HSWN进行召回(粗排), 然后构建句子的相似度,并利用Lig…☆12Updated 4 years ago
- 基于Qwen2模型进行通用信息抽取【实体/关系/事件抽取】☆38Updated last year
- Summary and comparison of Chinese classification models☆36Updated 3 years ago
- bert_avg,bert_whitening,sbert,consert,simcse,esimcse 中文句向量表示☆16Updated 3 years ago
- 基于pytorch的不平衡数据的文本分类☆12Updated 3 years ago
- 使用sentence-transformers(SBert)训练自己的文本相似度数据集并进行评估。☆49Updated 4 years ago
- 基于pytorch的百度UIE命名实体识别。☆56Updated 2 years ago
- 基于BERT的预训练语言模型实现,分为两步:预训练和微调。目前已包括BERT、Roberta、ALbert三个模型,且皆可支持Whole Word Mask模式。☆17Updated 5 years ago
- 论文模型复现☆43Updated 3 years ago
- 🌈 NERpy: Implementation of Named Entity Recognition using Python. 命名实体识别工具,支持BertSoftmax、BertSpan等模型,开箱即用。☆116Updated last year
- labelit, label tool with active learning, for classification task. 自动标注,基于主动学习,边标注边学习,减少人工标注量。☆30Updated 2 years ago
- ☆13Updated 4 years ago
- ☆46Updated 3 years ago
- 天池比赛作品整理。实现从pdf中提取出姓名、出生年月、性别、电话、最高学历、籍贯、落户市县、政治面貌、毕业院校、工作单位、工作内容、职务、项目名称、项目责任、学位、毕业时间、工作时间、项目时间共18个字段。☆116Updated last year