text_classifier_tf2

多模型文本分类框架支持TextCNN、BERT等

该开源项目提供基于TensorFlow 2的多模型文本分类框架。支持TextCNN、TextRNN、BERT等模型，集成词向量增强、对抗训练、对比学习等功能。框架适用于二分类和多分类任务，提供灵活配置选项。项目还包含交互式预测和批量测试工具，便于分析模型性能和错误案例。

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介绍相关项目

classifier-multi-label - 基于BERT的多标签文本分类算法实现

BERTGithubSeq2SeqTextCNNtf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits多标签分类开源项目

本项目介绍了如何使用BERT结合TextCNN、Denses、Seq2Seq等多种算法实现多标签文本分类。涵盖了模型结构、损失函数和解码方法等细节，展示了不同方法在推理速度和分类效果上的表现，提供了实验数据和结论，帮助开发者选择最佳解决方案。

Keras-TextClassification - 多样预训练模型支持的高效文本分类工具

GithubKeras-TextClassification嵌入式模型开源项目文本分类深度学习神经网络

为中文用户提供高效的文本分类解决方案，支持FastText、BERT、Albert等多种预训练模型，涵盖词、字、句子嵌入。详细介绍数据处理与模型训练流程，通过下载与调用数据，实现多标签分类和文本相似度计算，简化复杂的自然语言处理任务。

pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库

GithubPyTextClassifier开源工具包开源项目文本分类聚类算法自适应文本分析

PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。

text2vec - 多模型文本向量化工具，支持多语言文本匹配分析

BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练

text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型，如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具，方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀，尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持，能够满足各种文本语义分析任务的需求。

fast-bert - 快速训练和部署BERT与XLNet文本分类模型的深度学习库

Fast-BertGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练模型

fast-bert是一个深度学习库,用于训练和部署基于BERT和XLNet的文本分类模型。它支持多类和多标签分类,提供数据处理、模型训练、参数调优和部署功能。该库集成了LAMB优化器和学习率查找器,旨在简化最新自然语言处理技术的应用过程。fast-bert适用于各类文本分类任务,能够帮助开发者快速构建高性能模型。

chatbot-bert-classification - 基于BERT的聊天机器人文本分类模型

Apache 2.0GithubHuggingface代码共享开源协议开源许可开源项目模型软件许可

这是一个应用BERT模型进行聊天机器人文本分类的开源项目。该项目利用先进的自然语言处理技术，实现对用户输入文本的准确分类，帮助开发者构建智能对话系统。项目采用Apache-2.0许可证，为开发者提供了灵活的使用权限。

TextClassificationBenchmark - 基于PyTorch的文本分类基准测试平台

GithubPyTorch基准测试开源项目数据集文本分类深度学习模型

TextClassificationBenchmark是一个开源的文本分类基准测试平台。该项目基于PyTorch实现，集成了IMDB、SST和Trec等多个主流数据集，支持情感分析和主题分类任务。平台内置FastText、CNN、LSTM和Transformer等多种深度学习模型，并提供自动数据配置、模型训练和评估功能。研究人员和开发者可以利用此平台方便地进行文本分类实验和性能对比。

bert-classification-tutorial - BERT与Transformers库实现的新闻文本分类项目

BERTGithub开源项目文本分类深度学习自然语言处理预训练语言模型

这是一个基于BERT模型的现代化文本分类实现项目。项目采用最新的Python、PyTorch和Transformers库，为自然语言处理任务提供了高质量模板。完整流程涵盖数据准备、模型训练和评估，并具有清晰的代码结构和详细说明。虽然主要针对livedoor新闻语料库的分类任务，但也易于适应其他文本分类需求。

text2vec-base-multilingual - 多语言文本嵌入与分类模型

GithubHuggingfacesentence-transformers多语言开源项目文本分类模型聚类自然语言处理

text2vec-base-multilingual是一个多语言文本嵌入和分类模型，支持中文、英文、德文等语言。该模型在句子相似度、文本分类等任务中表现良好，适用于多种自然语言处理应用。在MTEB基准测试中，它展示了跨语言处理能力，可用于多语言文本数据分析。

tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程

BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝

此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细，基于e-Book中的理论，涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习，无需额外安装Python。该项目持续更新，提供最新的自然语言处理技术和代码示例。

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