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NLP 领域常见任务的实现,包括新词发现、以及基于pytorch的词向量、中文文本分类、实体识别、摘要文本生成、句子相似度判断、三元组抽取、预训练模型等。

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项目描述

NLP 领域常见任务的实现,包括新词发现、以及基于pytorch的词向量、中文文本分类、实体识别、文本生成、句子相似度判断、三元组抽取、预训练模型等。

依赖

python 3.7
pytorch 1.8.0
torchtext 0.9.1
optuna 2.6.0
transformers 3.0.2

目录

0. 新词发现算法

1. 词向量

2. 文本分类 (每个模型内部使用optuna进行调参)

数据集(data文件夹): 二分类舆情数据集,划分如下:

数据集 数据量
训练集 56700
验证集 7000
测试集 6300

3. 实体识别NER

4. 文本摘要生成

1). 生成式

2). 抽取式

5. 句子相似度判别

6. 多标签分类

7. 三元组抽取

8. 预训练模型(ELECTRA + SimCSE)

9. 提示学习

该文件夹记录一些paper及其所对应的模型代码:

11. QA

该文件夹内记录机器学习/深度学习一些知识点的简单总结。

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NLP 领域常见任务的实现,包括新词发现、以及基于pytorch的词向量、中文文本分类、实体识别、摘要文本生成、句子相似度判断、三元组抽取、预训练模型等。

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