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本项目采用transformers模块,使用bert-base-chinese模型实现文本多分类。
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- 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
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- 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
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- 基于Tensorflow2.3开发的NER模型,都是CRF范式,包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF,可微调预训练模型,可对抗学习,用于命名实体识别,配置后可直接运行。☆431Updated 11 months ago
- 使用BERT模型做文本分类;面向工业用途☆223Updated 6 years ago
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- 基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型,目前包括分词,词性标注,命名实体识别等☆62Updated 2 years ago
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- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆236Updated 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。☆245Updated 2 years ago