jasoncao11 / nlp-notebook Goto Github PK

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。

python 3.7
pytorch 1.8.0
torchtext 0.9.1
optuna 2.6.0
transformers 3.0.2

• 0-1. New Words Discovery

• 1-1. Word2Vec(Skip-gram)
• 1-2. Glove

• 2-1. TextCNN
• 2-2. FastText
• 2-3. TextRCNN
• 2-4. TextRNN_Att
• 2-5. DPCNN
• 2-6. XGBoost
• 2-7. Distill_& fine tune Bert
• 2-8. Pattern-Exploiting-Training 利用MLM做文本分类
• 2-9. R-Drop

数据集(data文件夹)： 二分类舆情数据集，划分如下：

• 3-1. Bert-MRC
• 3-2. Bert-CRF
• 3-3. Bert-Label-Semantics
• 3-4. Bert-MLM

• 4-1. Seq2seq 模型
• 4-2. Seq2seq 模型+注意力机制
• 4-3. Transformer 模型
• 4-4. GPT 摘要生成
• 4-5. Bert-seq2seq

• 4-6. Bert-extractive-summarizer

• 5-1. Sentence-Similarity

• 6-1. MultiLabel-Classification

• 7-1. Relation-Extraction

• 8-1. Pretrained-Language-Model

• 9-1. P-tuning V1

该文件夹记录一些paper及其所对应的模型代码:

• 10.1. Co-Interactive-Transformer
• 10.2. Lattice_LSTM

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。