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一个使用tensorflow2.3开发的基于Bert的意图识别的自然语言理解任务Demo
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Alternatives and similar repositories for bert_nlu_joint
Users that are interested in bert_nlu_joint are comparing it to the libraries listed below
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- 基于ERNIE的中文NER☆37Updated 3 years ago
- 使用torch整合两种经典的指针NER抽取范式,分别是SpanBert和苏神的GlobalPointer,简单加了些tricks,配置后一键运行☆134Updated last year
- 使用bert做领域分类、意图识别和槽位填充任务☆79Updated 5 years ago
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆111Updated 2 years ago
- 抽取中文三元组☆95Updated 2 years ago
- 使用R-BERT模型对人物关系模型进行分 类,效果有显著提升。☆24Updated 2 years ago
- intent detection and slot filling 意图识别与槽填充联合模型☆41Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆137Updated 5 years ago
- Tensorflow2.3的文本分类项目,支持各种分类模型,支持相关tricks。☆178Updated last year
- benchmark of KgCLUE, with different models and methods☆28Updated 4 years ago
- 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 3 years ago
- 基于词汇信息融合的中文NER模型☆170Updated 3 years ago
- 基于Bert的智能问答系统!☆29Updated 5 years ago
- 新闻文本自动摘要, 以Textrank 为基础,融入 标题特征,单句位置特征,重要实体特征,线索词特征,做句子的综合权重计算,并使用MMR算法,兼顾自动摘要的主题相关性和摘要多样性 。☆26Updated 3 years ago
- 🌈 NERpy: Implementation of Named Entity Recognition using Python. 命名实体识别工具,支持BertSoftmax、BertSpan等模型,开箱即用。☆116Updated last year
- 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 last year
- multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification☆141Updated 4 years ago
- 基于汽车知识图谱的汽车问答多轮对话系统☆40Updated 6 years ago
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆137Updated 6 years ago
- 中文wiki百科QA阅读理解问答系统,使用了CCKS2016数据的NER模型和CMRC2018的阅读理解模型,还有W2V词向量搜索,使用torchserve部署☆90Updated 4 years ago
- 使用sentence-transformers(SBert)训练自己的文本相似度数据集并进行评估。☆49Updated 4 years ago
- 基于sentence-transformers实现文本转向量的机器人☆46Updated 3 years ago
- [Unofficial] Predict code for AAAI 2022 paper: Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification☆56Updated 3 years ago
- 基于检索的任务型多轮对话☆78Updated 5 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
- 利用指针网络进行信息抽取,包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。☆127Updated 2 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
- 基于bert的kbqa系统☆152Updated 3 years ago
- 基于Bert(或Robert)预训练模型微调命名实体识别任务,并提供基于docker的Tensor Serving部署模型方案实现过程。☆36Updated 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