农业知识图谱(AgriKG)：农业领域的信息检索，命名实体识别，关系抽取，智能问答，辅助决策

农业领域知识图谱的构建，包括数据爬取(百度百科)、数据分类、利用结构化数据生成三元组、非结构化数据的分句(LTP)，分词(jieba)，命名实体识别(LTP)、基于依存句法分析(主谓关系等)的关系抽取和利用neo4j生成可视化知识图谱

Learning graph embedding using DeepWalk or Node2Vec

This toolkit was designed for the fast and efficient development of modern machine comprehension models, including both published models and original prototypes.

Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（中文BERT-wwm系列模型）

keras implement of transformers for humans

State-of-the-Art Text Embeddings

Alibaba E-commerce Cognitive Concept Net

基于 Bi-LSTM 和 CRF 的中文语义角色标注

基于中文的知识抽取，BaseLine：Bi-LSTM+CRF

Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning And private Server services

Codes for "TENER: Adapting Transformer Encoder for Named Entity Recognition"

Embedding, NMT, Text_Classification, Text_Generation, NER etc.

Lstm-crf,Lattice-CRF,bert-ner及近年ner相关论文follow

LSTM-CRF in PyTorch

This repo contains a PyTorch implementation of a pretrained BERT model for multi-label text classification.

用于multi-lable 分类的bert，实际用例是大众点评的80个分类

In this repository, I record the application of bert and bert multi-labels classification.

深度学习入门开源书，基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.

自然语言处理（nlp），小姜机器人（闲聊检索式chatbot），BERT句向量-相似度（Sentence Similarity），XLNET句向量-相似度（text xlnet embedding），文本分类（Text classification）， 实体提取（ner，bert+bilstm+crf），数据增强（text augment, data enhance），同义句同义词生成，句子…

新词发现 基于词频、凝聚系数和左右邻接信息熵

code for EMNLP 2019 paper Text Summarization with Pretrained Encoders

对比TextRank和TF-IDF在关键词抽取上的不同，在数据量上，TextRank更适合单篇文本的关键词生成，TF-IDF则适合大语料下的关键词生成，在原理上不相同，TF-IDF为统计模型强调词权重，TextRank是利用局部词汇之间关系（共现窗口）对后续关键词进行排序，排序靠前的则适合做关键字

复现了论文《基于主题模型的短文本关键词抽取及扩展》的代码

利用Python实现中文文本关键词抽取，分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法。

《Pytorch模型训练实用教程》中配套代码

The Natural Language Decathlon: A Multitask Challenge for NLP

An open-source NLP research library, built on PyTorch.

BDCI 2018 汽车行业用户观点主题及情感识别 决赛一等奖方案