Alternatives and similar repositories for Python-Library-Learning:

Users that are interested in Python-Library-Learning are comparing it to the libraries listed below

• danan0755 / Bert_Classifier
  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
  ☆193Updated 8 months ago
• saiwaiyanyu / knowledge-graph-nlp-in-action
  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…
  ☆90Updated 5 years ago
• DengYangyong / medical_entity_recognize
  医疗实体识别
  ☆180Updated 4 years ago
• WenRichard / KBQA-Exploration
  知识图谱初探，关系抽取，实体抽取，基于kb的问答，基于es的问答，知识图谱可视化
  ☆60Updated 5 years ago
• duguiming111 / NER-BERT-BiLSTM-CRF-
  基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别
  ☆145Updated 5 years ago
• zhangzhiqiangccm / NLP-project
  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。
  ☆140Updated 2 years ago
• percent4 / knowledge_graph_demo
  本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。
  ☆196Updated 4 years ago
• WangShengguang / ccks-2020
  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 4 years ago
• zhengyima / kg-baseline-pytorch
  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.
  ☆313Updated 4 years ago
• percent4 / multi-label-classification-4-event-type
  multi-label-classification-4-event-type
  ☆133Updated 2 years ago
• CLOVEXCWZ / NER_DEMO
  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。
  ☆288Updated 5 years ago
• jiangnanboy / albert_lstm_crf_ner
  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 2 years ago
• percent4 / ccks_triple_extract
  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 2 years ago
• stanleylsx / text_classifier_tf2
  Tensorflow2.3的文本分类项目，支持各种分类模型，支持相关tricks。
  ☆175Updated 4 months ago
• percent4 / bert_doc_binary_classification
  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
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 3 years ago
• keyue123 / poemKBQA
  基于知识图谱的问答系统
  ☆72Updated 6 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 years ago
• NeilGY / NER_entityRelationExtration
  实体识别和关系抽取的联合模型
  ☆123Updated 6 years ago
• hquzhuguofeng / KBQA-BERT-CRF
  基于知识图谱的问答系统
  ☆135Updated 5 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆390Updated last year
• DannyLee1991 / ExtractTriples
  抽取中文三元组
  ☆94Updated 2 years ago
• broccolik / BIO-sequence-label
  基于BIO模式的序列标注工具-可用于命名实体识别、事件触发词识别等任务的数据标注
  ☆72Updated 4 years ago
• AdiaLoveTrance / MedicalInsuranceKG
  医疗保险领域知识图谱
  ☆131Updated 6 years ago
• zhangyqCS / KnowledgeGraph_Agriculture
  农业领域知识图谱的构建，包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP)，分词(jieba)，命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱
  ☆249Updated 5 years ago
• 997261095 / bert-kbqa
  基于bert的kbqa系统
  ☆151Updated 2 years ago
• moxiu2012 / PJ_NLP
  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
  ☆200Updated 6 years ago
• percent4 / spo_extract_platform
  本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试，作为开放领域的关系抽取，算是笔者的一次创新，目前在这方面的文章和项目都很少。
  ☆309Updated last year
• yaleimeng / TextClassify_with_BERT
  使用BERT模型做文本分类；面向工业用途
  ☆218Updated 5 years ago
• percent4 / keras_bert_multi_label_cls
  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。
  ☆66Updated 4 years ago