taishan1994 / tensorflow-text-classification
基于tensorflow的中文文本分类(复旦中文语料)
☆20Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for tensorflow-text-classification:
Users that are interested in tensorflow-text-classification are comparing it to the libraries listed below
- PyTorch使用BERT进行英语多标签文本分类☆33Updated 2 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆28Updated 4 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 3 years ago
- 利用 HMM、BiLSTM-CRF 及 ALBERT 模型进行中文命名实体识别☆23Updated 2 years ago
- 基于触发词的燃气事件抽取,包括:时间、地点、原因、后果、组织等实体信息☆8Updated 3 years ago
- pytorch implementation of multi-label text classification, includes kinds of models and pretrained. Especially for Chinese preprocessing.☆75Updated 5 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 5 years ago
- 基于pytorch的TPLinker_plus进行中文命名实体识别☆18Updated last year
- multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification,seq2seq,attention,beam search☆32Updated 2 years ago
- Named Entity Recognition for Chinese Drug Instructions☆16Updated 3 years ago
- bert文本多分类(情感分析)、bert-bilstm-crf序列标注任务(快递地址的序列标注任务)☆31Updated 3 years ago
- 基于BERT的文本多标签多分类☆10Updated 2 years ago
- 使用BERT-BiLSTM+CRF进行ner任务(pytorch_lightning版)☆41Updated 2 years ago
- 基于pytorch+bert的中文关系抽取☆29Updated 3 years ago
- 基于pytorch+bilstm_crf的中文命名实体识别☆14Updated 2 years ago
- Named Entity Recognition (NER) with different combinations of BiGRU, Self-Attention and CRF☆60Updated 4 years ago
- 基于bert4keras开放领域的关系抽取☆21Updated 2 years ago
- 本项目使用Keras实现Transformer模型来进行文本分类(中文、英文均支持)。☆11Updated 2 years ago
- pytorch实现 基于Bert+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别☆41Updated 3 years ago
- 使用bert进行中文方面级情感识别。☆22Updated last year
- Pytorch进行长文本分类。这里用到的网络有:FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Transformer☆46Updated 4 years ago
- GlobalPoiner中文医疗文本嵌套与非嵌套医疗文本命名实体识别实验☆13Updated 2 years ago
- 基于CNN、RNN、GCN、BERT的中文文本分类☆43Updated last year
- 该项目是自己做的一些nlp的实验,包括命名实体识别、实体关系抽取和事件抽取,未来会持续更新。☆30Updated last year
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆129Updated 5 years ago
- 多标签文本分类☆29Updated 3 years ago
- 采用bert进行事件抽取,[cls]进行事件分类,最后一层向量进行序列标注,两个任务同时训练。☆12Updated 3 years ago
- 利用bert和textcnn解决多标签文本分类的demo。☆31Updated 2 years ago
- Simple Transformers四种任务(分类、命名实体识别、机器阅读理解、语言模型微调)的代码样例,可以切换多种预训练模型。☆22Updated 2 years ago
- 针对Cnews数据集进行分类,使用了torchtext进行文本预处理☆11Updated 2 years ago