taishan1994/pytorch_bert_entity_linking taishan1994/pytorch_bert_entity_linking

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taishan1994/pytorch_bert_entity_linking
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taishan1994

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基于bert的中文实体链接

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中文命名实体识别。包含目前最新的中文命名实体识别论文、中文实体识别相关工具、数据集，以及中文预训练模型、词向量、实体识别综述等。
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pytorch_bert_bilstm_crf_ner

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BERT-BILSTM-CRF

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langchain学习笔记，包含langchain源码解读、langchain中使用中文模型、langchain实例等。
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BERT-Relation-Extraction

使用bert进行关系三元组抽取。
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PointerNet_Chinese_Information_Extraction

利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽取。
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OneRel_chinese

OneRel在中文关系抽取中的使用
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Llama3.1-Finetuning

对llama3进行全参微调、lora微调以及qlora微调。
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sentencepiece_chinese_bpe

使用sentencepiece中BPE训练中文词表，并在transformers中进行使用。
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异构图神经网络HAN。Heterogeneous Graph Attention Network (HAN) with pytorch
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qlora-chinese-LLM

使用qlora对中文大语言模型进行微调，包含ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、BELLE
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基于pytorch_bert的中文多标签分类
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基于pytorch+bert的中文文本分类
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DGL_Chinese_Manual

DGL中文文档。This is the Chinese manual of the graph neural network library DGL, currently contains the User Guide.
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pytorch_GlobalPointer_triple_extraction

基于pytorch的GlobalPointer进行三元组抽取。
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基于pytorch+bert的中文事件抽取
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pytorch分布式训练
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pytorch_uie_ner

基于pytorch的百度UIE命名实体识别。
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关系抽取
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W2NER_predict

[Unofficial] Predict code for AAAI 2022 paper: Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
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ChatGLM-LoRA-Tuning

使用LoRA对ChatGLM进行微调。
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中文文本纠错相关的论文、比赛和工具。
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ChatABSA

基于ChatGPT的情感分析
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python_common_code_collection

收集经常用到的一些python代码
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sbert_text_similarity

使用sentence-transformers（SBert）训练自己的文本相似度数据集并进行评估。
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BERT_MRC_NER_chinese

基于bert_mrc的中文命名实体识别
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pytorch_GlobalPointer_Ner

基于pytorch的GlobalPointer进行中文命名实体识别。
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BERT-Event-Extraction

使用bert进行事件抽取。
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基于pytorch的CasRel进行三元组抽取。
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Chinese-LLaMA-Alpaca-LoRA-Tuning

使用LoRA对Chinese-LLaMA-Alpaca进行微调。
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pytorch_bert_chinese_spell_correction

基于pytorch的中文拼写纠错，使用的模型是Bert以及SoftMaskedBert
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pytorch_bert_relation_extraction

基于pytorch+bert的中文关系抽取
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SpERT_chinese

基于论文SpERT: "Span-based Entity and Relation Transformer"的中文关系抽取，同时抽取实体、实体类别和关系类别。
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Gector_chinese

基于seq2edit (Gector) 的中文文本纠错。
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address_normalize

根据地址提取省、市、区/县、街道，并进行标准化
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tensorflow-text-classification

基于tensorflow的中文文本分类（复旦中文语料）
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基于百度uie的关系抽取
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BERT-ABSA

使用bert进行中文方面级情感识别。
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baichuan-Qlora-Tuning

基于qlora对baichuan-7B大模型进行指令微调。
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基于pytorch的级联Bert用于中文命名实体识别。
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stroke2vec

获取中文的笔画向量
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doccano_export

使用doccano标注工具同时导出实体和关系数据为空的解决办法。
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pytorch_TPLinker_Plus_Ner

基于pytorch的TPLinker_plus进行中文命名实体识别
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chinese_sentence_embeddings

bert_avg，bert_whitening，sbert，consert，simcse，esimcse 中文句向量表示
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pytorch_knowledge_distillation

基于Pytorch的知识蒸馏（中文文本分类）
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pytorch_bert_coreference_resolution

基于pytorch+bert的指代消解
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simcse_chinese_sentence_vector

基于simcse的中文句向量生成
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pytorch_bilstm_crf_chinese_ner

基于pytorch+bilstm_crf的中文命名实体识别
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chinese_keyword_extraction

中文关键词提取
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dpcq_new_word_find

斗破苍穹小说的新词发现
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基于tensorflow的bilstm+crf的命名实体识别
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python3_wiki_word2vec

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使用自己的tokenizer继续预训练大语言模型。
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使用GENIUS文本生成模型训练自己的数据集。
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train_bert_use_your_data

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基于pytorch的多头选择方法进行中文命名实体识别。
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基于pytorch的不平衡数据的文本分类
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基于pytorch_lightning的中文文本分类样例
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基于fasttext的中文细粒度情感分类
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更直接的bert代码，可以加载hugging face上的预训练权重，目前支持中文文本分类以及MLM语言模型训练任务。
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文言文信息抽取（实体识别+关系抽取）
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基于英雄联盟知识图谱的问答
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Pytorch implementation of graph attention network
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像使用sklearn那样来使用bert进行中文文本分类、命名实体识别、句子相似度判别
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基于bert的英文实体识别
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从头开始使用transfomer构建seq2seq(对对联)、自编码(新闻文本分类)、自回归(斗破苍穹小说续写)任务。
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基于EDA进行中文文本分类
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