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HDLTex

层级深度学习提升大规模文本分类效能

文本分类深度学习层次分类HDLTex文档处理Github开源项目

HDLTex是一种创新的层级深度学习方法，旨在解决大规模文档集合的文本分类难题。该方法采用堆叠式深度学习架构，为文档层次结构的各个层级提供专门化理解。HDLTex通过层级分类方式提升了分类性能，尤其适合类别数量庞大的场景。项目开源了完整实现代码和详尽文档，支持多个标准数据集，并提供pip和git两种便捷安装方式。

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cde-small-v1 - 增强文本分类与信息检索能力的多任务模型
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Text2Tex是一种新型3D网格纹理生成方法，利用文本提示和扩散模型创建高质量纹理。该技术融合局部修复和深度感知图像扩散模型，从多角度逐步合成高分辨率局部纹理。通过动态分割渲染视图和自动生成视图序列，Text2Tex有效避免了不一致和拉伸问题，同时优化了纹理更新过程。实验结果显示，在文本驱动纹理生成领域，Text2Tex的性能明显优于现有技术。
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GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入
Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。
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Adam优化器GithubHuggingfaceKeras学习率开源项目模型模型图训练超参数
一个基于Keras框架的层级BERT模型实现，通过优化训练参数提升模型性能。模型采用float32精度训练，集成JIT编译技术，并针对性配置了学习率和优化参数。该模型主要应用于层级文本分类任务。
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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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