KeyBERT

BERT驱动的智能关键词提取工具

KeyBERT 关键词提取 BERT嵌入自然语言处理机器学习 Github 开源项目

KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度，识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型，适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法，以提升结果多样性。此外，它还能与大型语言模型协同工作，为用户提供灵活高效的关键词提取方案。

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介绍相关项目

bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案

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bert-base-chinese-ws - BERT基础中文分词模型提升自然语言处理效率

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KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型

BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型

KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型，采用双向WordPiece分词技术，支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化，在多项下游任务中表现出色，为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。

hierarchical-bert-model - 层级BERT模型的实现及优化方案

Adam优化器GithubHuggingfaceKeras学习率开源项目模型模型图训练超参数

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knowledge-gpt可从互联网及本地数据源采集信息，包括网站、PDF、PPTX、文档、YouTube字幕和音频。该工具通过OpenAI GPT-3生成提示，提供多种信息提取功能，支持API密钥配置和RESTful API使用示例，并适用于各种查询需求，精准生成答案并存储以供将来参考。

bert-base-nli-mean-tokens - BERT模型用于句子嵌入和语义分析

BERTGithubHuggingfacesentence-transformers句子嵌入开源项目模型特征提取语义相似度

bert-base-nli-mean-tokens是一个句子嵌入模型，基于BERT架构开发。该模型将文本映射至768维向量空间，主要应用于聚类和语义搜索。通过sentence-transformers库可轻松调用，支持最大128个token输入，采用平均池化策略。虽然已被更新的模型替代，但其实现方法对研究句子嵌入技术仍有参考价值。

BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务

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该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。

H2-keywordextractor - 精准高效的文本摘要生成工具

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该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化，专注于金融数据集，具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。

DeepKE - 基于深度学习的知识图谱构建工具包

DeepKEGithub关系提取实体识别开源项目知识图谱知识抽取

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