murray-z/sentiment_analysis murray-z/sentiment_analysis

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murray-z

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中文情感分析

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text_analysis_tools

中文文本分析工具包（包括- 文本分类 - 文本聚类 - 文本相似性 - 关键词抽取 - 关键短语抽取 - 情感分析 - 文本纠错 - 文本摘要 - 主题关键词-同义词、近义词-事件三元组抽取）
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text_clustering

文本聚类（Kmeans、DBSCAN、LDA、Single-pass）
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multi_label_classification

基于pytorch + bert的多标签文本分类（multi label text classification）
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Multi_Label_TextCNN

textcnn多标签文本分类
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OneStop_QAMaker

采用一个模型同时实现问题生成和答案生成
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text_similarity

文本相似性
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FastText

FastText 文本分类
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TextRCNN

TextRCNN 文本分类
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Event_Triple_Extraction

采用LTP（分词、词性标注、句法依存、角色标注）抽取事件三元组
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knowledge_distillation

knowledge distillation: 采用知识蒸馏，训练bert后指导textcnn
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multi_label_fasttext

fasttext 多标签文本分类
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12

Event_Extraction

采用bert进行事件抽取，[cls]进行事件分类，最后一层向量进行序列标注，两个任务同时训练。
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TextRNN

bilstm + softmax 文本分类
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multi_label_text_classification_sklearn

sklearn 多标签文本分类
Jupyter Notebook
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ner_by_dict

NER-采用自定义词典进行命名实体识别
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text_classification_pytorch

pytorch文本分类（DNN,TextCNN,TextRNN,TextRCNN,RNNATT,DPCNN，HAN，BERT）
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keywords_text_classification

基于关键词进行文本分类
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text-summarization

中文文本摘要
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text_classification_tf2

基于tensorflow2文本分类、迁移学习
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spell_correct

中、英文拼写纠错
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TextCnn

TextCnn单标签文本分类
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relation_extraction

采用pipeline的方式实现关系抽取，NER + Relation Classification
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forward_backward_max_match_ner

基于前向、后向最大匹配算法，结合人工搜集词典，进行命名实体识别预标注
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gensim_lda

采用gensim训练lda模型
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BiLSTM_CRF

bilstm_crf 解决序列标注问题
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bert_siamese_similarity

采用bert作为编码器实现孪生网络
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Text_RNN_Attention

RNN + Attention 文本分类
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ElasticSearch_tutorial

ElasticSearch简单教程及简单使用案例
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关键短语抽取
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BERT_NER

基于bert+softmax， bert+crf进行中文实体识别
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gensim_train_model

采用gensim训练模型
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bert_of_theseus_torch

BERT-of-Theseus 模型壓縮方法的pytorch實現
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Graph_Algorithm

整理一些图相关算法知识
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LearningTensorflow

学习tensorflow
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couplet-gpt2

基于gpt2的对对联模型
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Synonym_and_Text_Similarity

采用预训练词向量输出同义词及结合WMD计算文本相似性
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couplet

采用seq2seq架构训练“对对联”模型
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pyspark_usage

spark、pyspark一些基本操作
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text_keywords

中文文本关键词提取
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