text-classification

딥러닝을 활용한 Python 자연어 처리(NLP)

PyTorch 프레임워크 기반의 BERT 모델 및 관련 다운스트림 작업 구현

Kaggle 샌프란시스코 범죄 설명을 39개 클래스로 분류. Tensorflow의 CNN, RNN(GRU 및 LSTM) 및 Word Embedding을 사용하여 모델 구축

동적 텍스트 분류를 위한 유연하고 적응적인 분류 시스템

Happy Transformer를 사용하면 NLP Transformer 모델의 파인 튜닝과 추론을 쉽게 수행할 수 있습니다.

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pytextclassifier는 텍스트 분류를 위한 툴킷입니다. LR, Xgboost, TextCNN, FastText, TextRNN, BERT 등의 분류 모델 구현을 제공하며 바로 사용할 수 있습니다.