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question classification with multi-level attention mechanism 使用多层级注意力机制和keras实现问题分类
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- 该工程是利用python3.6进行“特征提取+分类器”来实现美团评论的文本二分类问题。在特征提取部分提取了6种特征,分类器选择了python里面的包xgboost和lightGBM分别实现提升树和GBDT(梯度提升决策树)。☆93Updated 6 years ago
- 集成各种神经网络进行情感分类,包括CNN、LSTM、Transformer以及BERT等网络模型☆72Updated 6 years ago
- textcnn多标签文本分类☆37Updated 6 years ago
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- 文本分类的目前测试效果较好的算法☆56Updated 5 years ago
- Capsule, LSTM/GRU, CNN for text class implemented by Pytorch 胶囊网络, 循环神经网络和卷积神经网络在中文文本分类中的应用☆43Updated 6 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
- 主要是实现nlp常用网络以及结果比较,各模型的优劣势,如:FastText,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,BiLSTM,Seq2seq,BERT,Transformer,ELMo以及Attention机制等等。☆45Updated 6 years ago
- keras 搭建文本分类模型,textcnn/bi_gru/cnn+rnn_binglian/cnn+rnn_cuanlian/fasttext/att_bi_gru/rcnn,其中前面四个模型只有create_model函数不同,其余相同,fasttext和rcnn增加了…☆24Updated 6 years ago
- 在bert模型的pre_training基础上进行text_cnn文本分类☆78Updated 5 years ago
- tensorflow TxetCnn TextRNN 使用Textcnn、Textrnn对文本进行分类☆58Updated 6 years ago
- 之江-电商评论观点挖掘的比赛,基于pytorch-transformers版本,暂时只实现了BERT做aspect+opinion+属性分类+情感极性的联合标注,还未加上CRF。☆32Updated 5 years ago
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- 利用ALBERT实现文本二分类,判别是否属于政治上的出访类事件,提升模型训练和预测速度。☆74Updated 2 years ago
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- 提出基于划分的LDA主题模型 (PLDA)。对传统LDA模型进行改进,考虑中长篇文档篇章结构较为清晰,传统LDA在处理中长篇文档时不能识别每个篇章的主题,提出基于划分的LDA主题模型,对中长篇文档如新闻报道】国务院工作报告等按照段落进行划分,先拆后合,并将其效果与传统LDA…☆40Updated 5 years ago
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- 复现了论文《基于主题模型的短文本关键词抽取及扩展》的代码☆30Updated 4 years ago
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