半监督文本分类的对抗训练方法 规范 此代码重现用 。 设置环境 请安装和 。 您可以使用此轻松设置环境。 下载预训练模型 请下载预先训练的模型。 $ wget http://sato-motoki.com/research/vat/imdb_pretrained_lm.model 结果 模型 错误率 基线 7.39 基准（我们的代码） 6.62 对抗性 6.21 对抗训练（我们的代码） 6.35 虚拟对抗训练 6.40 虚拟对抗训练 5.91 虚拟对抗训练（我们的代码） 5.82 跑 预训练 $ python -u pretrain.py -g 0 --layer

对应github：https://github.com/YWP-2019/ALBERT-CRF-for-name-quantity-and-geographic-entity-extraction

建立日期：2019年1月30日 NLP-Flask网站 静态文件夹包含所有CSS和图像模板文件夹包含所有HTML页面api.py文件包含到HTML页面和python脚本的所有路由注意：如果您对FLASK和webapp不太了解，请访问： : 执行 运行api.py 运行代码后，打开它给您的URL 多田!! 网络应用程序将打开！ 仍然对如何运行感到困惑？ 好吧，然后打开您的终端， cd $python api.py 它会给打开一个链接单击，该Web应用程序将在您的Web浏览器中打开。 ＃为NLP创建Flask网站

斯坦福大学邮报 用于 Node.js 的器 关于 这是一个用于 Node.js 环境的小型 JavaScript 库，提供了将作为本地后台进程运行并使用前端 JavaScript API 进行查询的可能性。 用它来标记英语、德语、法语、西班牙语、阿拉伯语和中文文本的单词，带有 PoS 标签，如名词、动词、形容词等。 注意 斯坦福 PoS-Tagger 是用编写的，因此这个 Node.js 模块需要在环境中安装一个java可执行文件。 此外，请注意，Stanford PoS-Tagger 是在下获得，而不是本模块的一部分。 它的大小为128 MB，并附带21种型号。 它会在npm install上从其外部源自动下载。 使用此 Node.js 模块的应用程序必须考虑斯坦福 PoS-Tagger 的许可。 模块（LGPL 许可，仅英语）， 模块（MIT 许可，仅英语）， 模块（AGPL 许可，仅

ChineseTextualInference project including chinese corpus build and inferecence model, 中文文本推断项目,包括88万文本蕴含中文文本蕴含数据集的翻译与构建,基于深度学习的文本蕴含判定模型构建.

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根据湖南师范大学曾道建老师2021年5 月15日在YSSNLP会议上汇报内容整理

大概2万条数据，分15类，主要是新闻类别分类，如游戏、金融等，适合NLP入门练手

使用方便，将opencc下bin目录添加至环境即可，在windows下使用，可以将中文繁体字转化为简体字，也可以实现其他类型文本的转化