natureLanguageQing / rengangpipei
人岗匹配模型，采用 dssm方法和deepffm实现
☆10Updated 5 years ago
Related projects: ⓘ
- the code of our paper "Beyond Matching: Modeling Two-Sided Multi-Behavioral Sequences For Dynamic Person-Job Fit" (实现十多个人岗匹配模型和动态人岗匹配模型的算…☆12Updated last year
- 人岗精准匹配模型☆18Updated 3 years ago
- 中文文本聚类☆119Updated 2 years ago
- 今日头条中文新闻（文本）分类数据集☆55Updated 6 years ago
- 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。☆51Updated 3 years ago
- TF-IDF+Word2vec做文本相似度计算，最好是长文本☆23Updated 4 years ago
- 基于知识图谱的推荐系统☆154Updated 4 years ago
- 系统的介绍如何搭建一个完整的文本分类系统，包括数据预处理、主要方法的原理介绍和实现细节、实验结果与分析、网页Demo的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏：https://blog.csdn.net/sdu_hao/category_9286…☆30Updated 4 years ago
- 多标签文本分类☆52Updated 5 years ago
- 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☆111Updated 4 years ago
- 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统☆68Updated 7 months ago
- 基于TF-IDF和余弦定理计算文本相似度☆36Updated 6 years ago
- 基于知识图谱的推荐算法-RippleNet的实现☆19Updated last year
- 在非结构化文本中提取三元组☆22Updated 4 years ago
- 书籍知识图谱推荐系统☆47Updated last year
- 中文文本预处理，Word2Vec训练计算文本相似度。☆43Updated 5 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆131Updated 4 years ago
- 将bert模型应用到问答系统中来，一者学习知识图谱的基本操作，二简单搭建问答系统的基本框架，三将词向量、bert模型实践应用☆60Updated 5 years ago
- 评论上的情感分析：主题与情感词抽取☆83Updated 4 years ago
- 毕业设计，基于事理图谱的事件推理系统☆65Updated 4 years ago
- 利用bert和textcnn解决多标签文本分类的demo。☆28Updated 2 years ago
- 利用ALBERT实现文本 二分类，判别是否属于政治上的出访类事件，提升模型训练和预测速度。☆72Updated last year
- ourvision 人工智能教育领域的知识图谱构建☆56Updated 2 years ago
- 基于CNN、RNN、GCN、BERT的中文文本分类☆43Updated last year
- 文本热点挖掘，基于DBSCAN聚类模型，对文本的热点事件进行挖掘☆37Updated 4 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆52Updated 4 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆89Updated 3 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多标签分类任务，对BERT进行微调。☆64Updated 3 years ago
- Python操作Neo4j数据库，知识图谱，根据相似度计算的一个电影推荐的Demo☆80Updated 2 years ago
- 基于word2vec使用wiki中文语料库实现词向量训练模型☆55Updated 5 years ago