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
Alternatives and similar repositories for text_classifier_tf2:
Users that are interested in text_classifier_tf2 are comparing it to the libraries listed below
- 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
- 使用BERT模型做文本分类;面向工业用途☆218Updated 5 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☆131Updated 10 months ago
- 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
- multi-label-classification-4-event-type☆133Updated 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 2 years ago
- multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification☆140Updated 3 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。☆66Updated 4 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…☆323Updated 2 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☆200Updated 6 years ago
- 基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch☆390Updated 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。☆423Updated 4 months ago
- 嵌入Word2vec词向量的RNN+ATTENTION中文文本分类☆151Updated 4 years ago
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆104Updated last year
- 结合BERT+GRU+ATT模型,对自己收集的人物关系数据进行模型训练,用于人物关系抽取。☆321Updated 2 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 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
- 自然语言处理NLP在中文文本上的一些应用,如文本分类、情感分析、命名实体识别等☆212Updated 3 years ago
- 中文问题句子相似度计算比赛及方案汇总☆300Updated 4 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.☆267Updated 5 years ago
- 基于预训练模型(BERT,BERT-wwm)的文本分类模板,CCF BDCI新闻情感分析A榜4/2735。☆264Updated 4 years ago
- 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
- 基于ltp的简单评论观点抽取模块☆116Updated 6 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多分类任务,对BERT进行微调。☆48Updated 4 years ago
- 本项目采用Keras和Keras-bert实现中文序列标注,对BERT进行微调,并在多个命名实体识别数据集上进行测试。☆47Updated 4 years ago
- ChineseNER based on BERT, with BiLSTM+CRF layer☆450Updated 3 years ago
- 本实验,是用BERT进行中文情感分类,记录了详细操作及完整程序☆377Updated 6 years ago
- 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。☆241Updated last year
- 中文NER的那些事儿☆316Updated last year
- 基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别☆145Updated 5 years ago