Keras-TextClassification

多样预训练模型支持的高效文本分类工具

Keras-TextClassification 文本分类深度学习神经网络嵌入式模型 Github 开源项目

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。

delft - 基于Keras和TensorFlow的深度学习文本处理框架

DeLFTGithubKerasTensorFlow开源项目文本处理深度学习

DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架，专为序列标注（如命名实体识别、信息提取）和文本分类（如评论分类）优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型，支持处理富文本格式和多种现代NLP架构，旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准，并支持多GPU训练和推理。

text-embeddings-inference - 快速上手Ai理论及应用实战

API文档BERTDockerGithubtext-embeddings-inference开源项目模型部署

Text Embeddings Inference 为文本嵌入模型提供高效的推理服务，支持多种模型配置，适合AI及深度学习需求。快速部署和卓越的服务器级性能使其成为企业和研究机构面对大规模文本处理和复杂查询时的理想选择，支持包括 [BERT](https://link-to-bert) 和 [RoBERTa](https://link-to-roberta) 在内的多种模型，并兼容 Docker 和完备的 API 文档。

deberta-v3-base-zeroshot-v1.1-all-33 - DeBERTa-v3通用零样本分类模型支持387种文本分类场景

DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类

DeBERTa-v3基础模型通过自然语言推理技术实现通用文本分类。经过387个分类任务训练后,可直接应用于情感分析、主题识别、内容审核等场景,平均准确率84%。采用pipeline接口,无需针对新任务重新训练即可使用。

sentiment_analysis_model - BERT模型的情感分析应用

BERTGithubHuggingface开源项目情感分析无监督学习模型模型描述预训练

该情感分析模型基于BERT，在大规模英语语料的自监督训练基础上，具备双向语句理解能力，经过精细调优，专注于文本分类任务，该项目微调BERT模型以进行情感分析，可用于自动提取文本中的情感特征。

keras_cv_attention_models - 深度学习模型和使用指南

GithubKeras_cv_attention_modelsPyTorchTensorFlow开源项目模型训练

该项目提供全面的深度学习模型和使用指南，支持Keras和PyTorch后端。涵盖基础操作、模型训练、推理优化等功能，并详细介绍识别、检测、分割和语言模型的使用。还支持ONNX导出和推理性能评估。

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。

text2text - 跨语言文本处理的综合工具包

GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型

提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包，支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行，适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南，用户能快速掌握强大的多语言模型，高效处理文本。

keras-ocr - 基于Keras的开源文本检测和OCR解决方案

Githubkeras-ocr图像处理开源项目文字识别深度学习计算机视觉

keras-ocr是一个开源的文本检测和OCR工具包，集成了CRAFT检测模型和CRNN识别模型。该项目提供高级API用于训练和部署OCR流程，支持Python 3.6+和TensorFlow 2.0.0+环境。keras-ocr自带预训练模型，在COCO-Text验证集上表现接近主流云服务。它为开发者提供了一个灵活、高效且易于使用的OCR开发平台。

fineweb-edu-fasttext-classifier - 高效快速的FastText分类器用于网页教育价值评估

FastTextGithubHuggingFaceFWHuggingface分类器开源项目教育价值模型模型评估

该项目引入了一种基于FastText的分类器，旨在评估网页的教育价值。通过使用fineweb-edu-llama3-annotations数据集进行训练，该模型支持高速数据处理，在CPU上每秒可分类超过2000个样本。该分类器与基于transformer的模型进行了性能比较，尤其在标签0、1、2上的表现相近，但在较高标签上性能稍有下降。适合用于需要快速判断网页教育内容的场景，是处理大数据的有效工具。

bert-base-uncased-ag-news - 基于BERT的文本序列分类模型

GithubHuggingfaceTextAttackag_news数据集bert-base-uncased序列分类开源项目模型精度

bert-base-uncased模型通过TextAttack和ag_news数据集进行微调，专为文本序列分类任务优化。经过5轮训练并采用交叉熵损失函数，该模型在第3轮时达到了0.951的高准确率。该模型设置批量大小为16，学习率为3e-05，最大序列长度为128，适用于高效准确的文本分类任务。了解更多信息请访问TextAttack的Github页面。

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