text-classification

使用 Python 與深度學習進行自然語言處理 (NLP)

基於 PyTorch 框架的 BERT 模型及其相關下游任務實作。

將 Kaggle 舊金山犯罪描述分類為 39 個類別。在 Tensorflow 上使用 CNN、RNN (GRU 與 LSTM) 和 Word Embeddings 建立模型。

用於動態文字分類的靈活、自適應分類系統。

Happy Transformer 讓 NLP Transformer 模型的微調與推論變得簡單。

情感分析、文本分類、詞典、貝氏分類、sentiment analysis、TextCNN、classification、tensorflow、BERT、CNN、text classification

pytextclassifier 是一個文字分類工具包，包含 LR、Xgboost、TextCNN、FastText、TextRNN、BERT 等分類模型實現，開箱即用