yingdajun / seq2seqForExample
采用三种方式 (1)利用keras库搭建seq2seq (2)利用keras_transformer库 (3)利用fastnlp框架 实现问答机器人、机器翻译、文本摘要等功能
☆14Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for seq2seqForExample
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- 电影评论情感分析,利用LSTM进行分类,数据集为IMDB情感分析数据集,使用已经训练好的词典向量模型☆24Updated 6 years ago
- 基于深度学习的中文评论情感分类和智能客服研究与实现。主要是酒店和书店的评论情感分析(二分类+九分类),可以判定积极和消极,对于消极评论,还可以判断其具体类别,比如物流不好或者服务差等等。☆47Updated 5 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类,主要模型为双向LSTM,预测准确率83%☆43Updated 5 years ago
- LSTM,TextCNN,fastText情感分析,模型用 tf_serving 和 flask 部署成web应用☆42Updated 5 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类,包含四个类别(愤怒,焦虑,抑郁,伤感)☆55Updated 5 years ago
- 本项目的数据来自“互联网新闻情感分析”赛题。基于Transformer2.0库中的中文Bert模型,对新闻语料进行三分类。☆111Updated 5 years ago
- 基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析模型,并基于前后端分离式架构完成属性级情感分析Web系统搭建,通过细粒度情感分析帮助用户和商家更好决策。☆67Updated last year
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
- 基于bert的文本情感分析☆11Updated 2 years ago
- 多模态融合情感分析☆133Updated 5 years ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文 本分类,目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆46Updated 3 years ago
- Python实现中文文本关键词抽取,分别用了TF-IDF、LDA、RNN、LSTM和LR-SGD两类共五种方法,全网最全没有之一。☆61Updated 4 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)☆32Updated 3 years ago
- 采用LSTM模型对中文文本进行感情分类☆9Updated 6 years ago
- 以京东评论作为数据集,使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 情感分析三分类☆29Updated 9 months ago
- 中文文本情感分析(利用LSTM模型实现),数据集:关于酒店的中文评论☆9Updated 4 years ago
- 用户评价情感分析系统☆24Updated 2 months ago
- 在SMP2020的微博情绪分类任务上,微调在中文预料上预训练的BERT模型,进行文本分类。☆107Updated 3 years ago
- 使用CNN网络对用户评论进行情感分析☆24Updated 7 years ago
- 基于BERT模型的中文文本情感分类☆37Updated 2 years ago
- 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☆34Updated last year
- 基于seq2seq和注意力机制训练对中文话机器人☆29Updated 5 years ago
- 使用django对情感分析功能进行封装,里面包含使用情感词典和Bert模型进行情感分类,最后可以使用tensorFlow serving将模型部署在docker中运行。☆12Updated 5 years ago
- 近年来,随着微信、微博、市长信箱、阳光热线等网络问政平台逐步成为政府了解民意、汇聚民智、凝聚民气的重要渠道,各类社情民意相关的文本数据量不断攀升,给以往主要依靠人工来进行留言划分和热点整理的相关部门的工作带来了极大挑战。同时,随着大数据技术的发展,建立基于自然语言处理技术的…☆33Updated 4 years ago
- 用MLP、TextCNN、RNN、LSTM、GRU、Attention、RCNN、BERT做文本分类、情感分析,对比各模型于温泉旅游评论垂类语料下在情感分类任务上的表现☆94Updated 3 years ago
- 基于lstm,word2vec做的豆瓣网电影评论情感分析,后期会进行整理并使用textcnn☆15Updated 5 years ago
- THUCNews中文文本分类数据集,该数据集包含84万篇新闻文档,总计14类;在该模型的基础上测试多个版本bert分类效果。☆61Updated 4 years ago
- 通过python爬虫获取人民网、新浪等网站新闻作为训练集,基于BERT构建新闻文本分类模型,并结合node.js + vue完成了一个可视化界面。☆43Updated 3 years ago
- 基于Bert的文本情感分析模型(含semeval14数据集)☆12Updated 5 years ago