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☆37Updated 3 years ago
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- 文本二分类任务，是否文档是否属于政治上的出访类事件，利用BERT提取特征，模型采用简单的DNN。☆61Updated 5 years ago
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆137Updated 6 years ago
- 微调预训练语言模型，解决多标签分类任务(可加载BERT、Roberta、Bert-wwm以及albert等知名开源tf格式的模型)☆141Updated 5 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…☆28Updated 5 years ago
- albert + lstm + crf实体识别，pytorch实现。识别的主要实体是人名、地名、机构名和时间。albert + lstm + crf (named entity recognition)☆137Updated 3 years ago
- 中文wiki百科QA阅读理解问答系统，使用了CCKS2016数据的NER模型和CMRC2018的阅读理解模型，还有W2V词向量搜索,使用torchserve部署☆90Updated 4 years ago
- textcnn多标签文本分类☆37Updated 7 years ago
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- 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☆59Updated 6 years ago
- “万创杯”中医药天池大数据竞赛——中医文献问题生成挑战 决赛 第一名方案☆138Updated 5 years ago
- 文本分类的目前测试效果较好的算法☆57Updated 6 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- 在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类☆79Updated 5 years ago
- NLP research：基于tensorflow的nlp深度学习项目，支持文本分类/句子匹配/序列标注/文本生成 四大任务☆196Updated last year
- 从模型训练到部署，实战知识图谱(Knowledge Graph)&自然语言处理(NLP)。涉及 Tensorflow, Bert+Bi-LSTM+CRF,Neo4j等 涵盖 Named Entity Recognition,Text Classify,Informatio…☆93Updated 6 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆138Updated 2 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆137Updated 5 years ago
- 基于bert的kbqa系统☆152Updated 3 years ago
- 使用BERT模型做文本分类；面向工业用途☆223Updated 6 years ago
- 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 7 years ago
- 自然语言处理中的基础任务，包含但不限于文本表示，文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本生成，文本摘要等，基于tensorflow2或Pytorch，所有代码均经过测试，项目中也包含相关数据。☆151Updated 3 years ago
- 本NER项目包含多个中文数据集，模型采用BiLSTM+CRF、BERT+Softmax、BERT+Cascade、BERT+WOL等，最后用TFServing进行模型部署，线上推理和线下推理。☆82Updated 4 years ago
- CCKS 2020：新冠知识图谱构建与问答评测（四）新冠知识图谱问答评测☆217Updated 5 years ago
- Pytorch进行长文本分类。这里用到的网络有：FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Transformer☆48Updated 5 years ago
- Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别☆186Updated 3 years ago
- Bert中文文本分类☆41Updated 6 years ago
- 本项目是NLP领域一些任务的基准模型实现，包括文本分类、命名实体识别、实体关系抽取、NL2SQL、CKBQA以及BERT的各种下游任务应用。☆49Updated 4 years ago
- bert文本分类，ner, albert，keras_bert，bert4keras，kashgari，fastbert，flask + uwsgi + keras部署模型，时间实体识别，tfidf关键词抽取，tfidf文本相似度，用户情感分析☆196Updated last year
- 中文关系抽取☆94Updated 4 years ago
- 这是我ehr-journey项目的一个命名实体识别的子项目，主要实现基于中文预训练字向量finetune的Bert与BiLSTM模型的网络。演示使用了CCKS2019task1数据集，并实现了django接口。☆56Updated 3 years ago