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NLP 相关的项目 如:词向量,文本分类,文本匹配,NER,信息抽取,文本生成以及NLP在电商中的应用
☆36Updated 3 months ago
Alternatives and similar repositories for NLP
Users that are interested in NLP are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- bert pytorch模型微调用于的多标签文本分类☆137Updated 5 years ago
- 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 2 years ago
- 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☆197Updated last year
- 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。☆67Updated 4 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆138Updated 2 years ago
- 文本分类baseline:BERT、半监督学习UDA、对抗学习、数据增强☆104Updated 4 years ago
- 文本相似度(匹配)计算,提供Baseline、训练、推理、指标分析...代码包含TensorFlow/Pytorch双版本☆179Updated 3 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 2 years ago
- Bert预训练模型fine-tune计算文本相似度☆107Updated 2 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
- 基于Pytorch实现的一些经典自然语言处理模型中文短文本分类任务,包含TextCNN,TextRCNN,FastText,BERT,ROBERT以及ERNIE☆54Updated 5 years ago
- 系统的介绍如何搭建一个完整的文本分类系统,包括数据预处理、主要方法的原理介绍和实现细节、实验结果与分析、网页Demo的构建以及项目文件的组织方式。项目的原理和处理细节可以查看我的博客专栏:https://blog.csdn.net/sdu_hao/category_9286…☆28Updated 5 years ago
- 微调预训练语言模型,解决多标签分类任务(可加载BERT、Roberta、Bert-wwm以及albert等知名开源tf格式的模型)☆141Updated 5 years ago
- 多标签文本分类☆53Updated 6 years ago
- pytorch implementation of multi-label text classification, includes kinds of models and pretrained. Especially for Chinese preprocessing.☆77Updated 5 years ago
- Pytorch进行长文本分类。这里用到的网络有:FastText、TextCNN、TextRNN、TextRCNN、Transformer☆48Updated 5 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
- 疫情期间网民情绪识别比赛分享+top1~3解决方案☆51Updated 5 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years ago
- multi-label,classifier,text classification,多标签文本分类,文本分类,BERT,ALBERT,multi-label-classification☆141Updated 3 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
- 将bert模型应用到问答系统中来,一者学习知识图谱的基本操作,二简单搭建问答系统的基本框架,三将词向量、bert模型实践应用☆59Updated 6 years ago
- 基于bert的kbqa系统☆152Updated 3 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
- 利用huggingface实现文本分类☆58Updated 3 years ago
- 中文关系抽取☆94Updated 3 years ago
- 本项目是NLP领域一些任务的基准模型实现,包括文本分类、命名实体识别、实体关系抽取、NL2SQL、CKBQA以及BERT的各种下游任务应用。☆48Updated 4 years ago
- 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。☆134Updated 2 years ago
- 基于汽车知识图谱的汽车问答多轮对话系统☆37Updated 5 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。☆244Updated 2 years ago