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NLP方面的一些小的demo,包括文本生成,文本分类,文本聚类等等,使用tensorflow实现,长期更新,欢迎指正,交流
☆13Updated 7 years ago
Alternatives and similar repositories for NLPdemo
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- 文本生成(Word2Vec + RNN/LSTM)☆36Updated 6 years ago
- NLP的一些小例子,如:文本分类、文本纠错、关键词提取、自动摘要等☆23Updated 6 years ago
- 文本特征提取，适用于小说，论文，议论文等文本，提取词语、句子、依存关系等特征。python开发。☆41Updated 6 years ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆150Updated 4 years ago
- Bert中文文本分类☆40Updated 6 years ago
- keras 搭建文本分类模型，textcnn/bi_gru/cnn+rnn_binglian/cnn+rnn_cuanlian/fasttext/att_bi_gru/rcnn,其中前面四个模型只有create_model函数不同，其余相同，fasttext和rcnn增加了…☆24Updated 6 years ago
- 情绪原因识别、情绪分类、情绪词典构建☆70Updated 6 years ago
- Learning nlp and reproduce some papers☆38Updated 4 years ago
- 新闻上的文本分类：机器学习大乱斗☆180Updated 6 years ago
- 用gensim训练LDA模型，进行新闻文本主题分析☆77Updated 6 years ago
- mlp/rnn/gru + attention 实现文本情感分析☆22Updated 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
- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在 特征提取部分提取了6种特征，分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT（梯度提升决策树）。☆93Updated 6 years ago
- biLSTM_CRF 中文分词☆34Updated 6 years ago
- gensim-word2vec+svm文本情感分析☆104Updated 7 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
- [不再更新]中文短文本情感分析 web 应用 | A web app about Chinese sentences sentiment analysis☆46Updated 5 years ago
- 基于TensorFlow，seq2seq+attention+beamsearch的文本摘要。☆60Updated 6 years ago
- 评论上的情感分析：主题与情感词抽取☆81Updated 4 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☆213Updated 4 years ago
- 一个BERT+BiLSTM的情感分析 BaseLine☆25Updated 5 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 细粒度用户评论情感分析☆123Updated 6 years ago
- 这是一个类，里面包含的有关文本相似度的常用的计算算法，例如，最长公共子序列，最短标记距离，TF-IDF等算法☆63Updated 8 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆80Updated 6 years ago
- Capsule, LSTM/GRU, CNN for text class implemented by Pytorch 胶囊网络, 循环神经网络和卷积神经网络在中文文本分类中的应用☆43Updated 6 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多分类任务，对BERT进行微调。☆48Updated 4 years ago
- SA☆33Updated 6 years ago
- 文本分类：传统机器学习模型和深度学习模型☆50Updated 6 years ago
- “互联网新闻情感分析”赛题，是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类，0代表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。☆146Updated 5 years ago