percent4 / ALBERT_text_classificationLinks
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。
☆76Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for ALBERT_text_classification
Users that are interested in ALBERT_text_classification are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- multi-label,classifier,text classification,多标 签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification☆141Updated 3 years ago
- 基于bert的中文自然语言处理工具,包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能,并提供文本分类任务、序列标注任务、句对关系判断任务的训练与预测接口☆134Updated 6 years ago
- WordMultiSenseDisambiguation, chinese multi-wordsense disambiguation based on online bake knowledge base and semantic embedding similarit…☆130Updated 6 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。☆67Updated 4 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆138Updated 2 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☆194Updated last year
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆152Updated 5 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- 基于ltp的简单评论观点抽取模块☆117Updated 6 years ago
- 对四种句子/文本相似度计算方法进行实验与比较☆291Updated 5 years ago
- SiameseSentenceSimilarity,个人实现的基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型,提供训练数据集和测试数据集.☆271Updated 5 years ago
- 基于Bi-GRU + CRF 的中文机构名、人名识别, 支持google bert模型☆168Updated 6 years ago
- 该库是一个项目集,包括文本分类、多标签分类、细粒度情感分析、命名实体识别,以及部分数据集等☆201Updated 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
- 使用BERT模型进行文本分类,相似句子判断,以及词性标注☆90Updated 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
- NER(命名实体识别)中文语料,一站式获取☆131Updated 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☆66Updated 6 years ago
- 使用两种方法(抽取式Textrank和概要式seq2seq)自动提取文本摘要☆218Updated 6 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☆197Updated last year
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆109Updated 2 years ago
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆137Updated 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
- Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。☆287Updated 6 years ago
- 中文自然语言的实体抽取和意图识别(Natural Language Understanding),可选Bi-LSTM + CRF 或者 IDCNN + CRF☆186Updated 7 years ago
- 根据自己搭的 LTP 服务器,实现:分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取:人名,地名,机构名、三元组的抽取:主谓宾,动宾 关系,介宾关系,(实体1,关系,实体2)☆143Updated 8 years ago
- Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA…☆326Updated 2 years ago
- SEBERTNets:一种面向金融领域的事件主体抽取方法☆194Updated 3 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☆199Updated 5 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。☆81Updated 4 years ago