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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。
☆143Updated 2 years ago
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- bert pytorch模型微调 用于的多标签文本分类☆134Updated 5 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☆195Updated last year
- 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☆61Updated 2 years ago
- multi-label-classification-4-event-type☆136Updated 2 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。☆67Updated 4 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☆214Updated 4 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
- Tensorflow2.3的文本分类项目,支持各种分类模型,支持相关tricks。☆176Updated 8 months ago
- 基于word2vec预训练词向量; textCNN 模型 ;charCNN 模型 ;Bi-LSTM模型;Bi-LSTM + Attention 模型 ;Transformer 模型 ;ELMo 预训练模型 ;BERT 预训练模型的文本分类项目☆123Updated 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。☆268Updated 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.☆315Updated 5 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☆53Updated 5 years ago
- 利用bert预训练模型生成句向量或词向量☆27Updated 4 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☆201Updated 6 years ago
- 基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch☆402Updated 2 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。☆114Updated 5 years ago
- 从模型训练到部署,实战知识图谱(Knowledge Graph)&自然语言处理(NLP)。涉及 Tensorflow, Bert+Bi-LSTM+CRF,Neo4j等 涵盖 Named Entity Recognition,Text Classify,Informatio…☆90Updated 5 years ago
- 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。☆325Updated 2 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
- 中文关系抽取☆137Updated 6 years ago
- Named Recognition Entity based on BERT and CRF 基于BERT+CRF的中文命名实体识别☆184Updated 2 years ago
- 基于Transformers的文本分类☆340Updated 3 years ago
- 基于知识图谱的问答系统☆136Updated 5 years 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。☆293Updated 5 years ago
- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆234Updated 4 years ago
- 中文关系抽取☆94Updated 3 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)☆136Updated 2 years ago
- 实体识别和关系抽取的联合模型☆124Updated 6 years ago
- 基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别☆147Updated 5 years ago
- 基于Transformer的生成式文本摘要☆185Updated 3 years ago