percent4 / ALBERT_NER_KERAS
☆125Updated this week
Related projects: ⓘ
- Keras solution of Chinese NER task using BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF model with Pretrained Language Model: supporting BERT/RoBERTa/ALB…☆12Updated last year
- 基于轻量级的albert实现albert+BiLstm+CRF☆87Updated last year
- 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)☆132Updated 2 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)☆137Updated 4 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☆186Updated 3 months ago
- bert for chinese text classification☆142Updated 5 years ago
- 一个关于百度2019语言与智能技术竞赛信息抽取 (http://lic2019.ccf.org.cn/kg) 模型, 模型采用BERT+CNN。DEMO地址 https://github.com/Wangpeiyi9979/InformationExtractionDem…☆187Updated 5 years ago
- transformer crf 命名实体识别☆104Updated 5 years ago
- datagrand 2019 information extraction competition rank9☆130Updated 4 years ago
- some baselines for lic2020 (http://lic2020.cipsc.org.cn/)☆218Updated 4 years ago
- 基于Bi-GRU + CRF 的中文机构名、人名识别, 支持google bert模型☆164Updated 5 years ago
- 个人基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器(基于微调方式),可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0☆160Updated 4 years ago
- CCF BDCI 金融信息负面及主体判定 冠军代码☆106Updated 4 years ago
- Bert-classification and bert-dssm implementation with keras.☆92Updated 4 years ago
- 利用预训练的中文模型实现基于bert的语义匹配模型 数据集为LCQMC官方数据☆194Updated 4 years ago
- 使用BERT做文本相似度☆65Updated 4 years ago
- 2019年百度的三元组抽取比赛,一个baseline☆210Updated 5 years ago
- 基于BERT的中文序列标注☆142Updated 5 years ago
- Relation Extraction 中文关系提取☆72Updated 5 years ago
- TensorFlow code and pre-trained models for BERT☆58Updated 3 years ago
- 限定领域的三元组抽取的一次尝试,本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。☆132Updated last year
- 法研杯2019 阅读理解赛道 top3☆152Updated 10 months ago
- use ELMo in chinese environment☆104Updated 5 years ago
- 面向金融领域的事件主体抽取(ccks2019),一个baseline☆118Updated 5 years ago
- Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别☆181Updated last year
- the demo for bert☆141Updated 5 years ago
- 2019 CCF BDCI 技术需求与技术成果项目之间关联度计算模型第二名、2019 CCF BDCI 互联网金融新实体发现第四名、2019 CCF BDCI 金融信息负面及主体判定第五名☆113Updated 4 years ago
- 使用bert做领域分类、意图识别和槽位填充任务☆72Updated 4 years ago
- 关于文本分类的许多方法,主要涉及到TextCNN,TextRNN, LEAM, Transformer,Attention, fasttext, HAN等☆73Updated 5 years ago
- 天池大赛疫情文本挑战赛线上第三名方案分享☆228Updated 3 years ago