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multi-label-classification-4-event-type
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- 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
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- 基于Transformers的文本分类☆342Updated 3 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)☆138Updated 2 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
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆135Updated 5 years ago
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- 2019百度的关系抽取比赛,使用Pytorch实现苏神的模型,F1在dev集可达到0.75,联合关系抽取,Joint Relation Extraction.☆316Updated 5 years ago
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- 中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结 果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。☆294Updated 5 years ago
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- TextClf :基于Pytorch/Sklearn的文本分类框架,包括逻辑回归、SVM、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、DRNN、DPCNN、Bert等多种模型,通过简单配置即可完成数据处理、模型训练、测试等过程。☆242Updated 2 years ago
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- Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别☆185Updated 2 years ago
- 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
- Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER☆335Updated 6 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago