Chatbot_CN：基于金融-司法领域（兼有闲聊性质）的聊天机器人，其中的主要模块有信息抽取，NLU，NLG，知识图谱等，并利用Django整合了前端展示，目前已经封装了nlp和kg的restful接口

TextCNN Pytorch实现中文文本分类 论文 参考 依赖项 python3.5 pytorch == 1.0.0 torchtext == 0.3.1 jieba == 0.39 词向量 （这里用的是Zhihu_QA知乎问答训练出来的单词Word2vec） 用法 python3 main.py -h 训练 python3 main.py 准确率 CNN-rand随机初始化嵌入 python main.py Batch[1800] - loss: 0.009499 acc: 100.0000%(128/128) Evaluation - loss: 0.0000

深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目，也是对TensorFlow，深度学习（Fasttext，CNN，LSTM等）的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因此，根据这种问题的特征，数据标签的格式类似于[0、1、0，...，1、1]。 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.15.0 Tensorboard 1.15.0 斯克莱恩0.19.1 脾气暴躁的1.16.2 Gensim 3.8.3 Tqdm 4.49.0 项目 项目结构如下： . ├── Model │   ├── test_model.py │   ├──

使用CNN和Word2vec进行文本分类 本文是参考gaussic大牛的“ text-classification-cnn-rnn”后，基于同样的数据集，嵌入词级别操作的CNN文本分类实验结果，gaussic大牛是基于字符级的；进行了第二版的更新：1。加入不同的卷积核； 2。加入正则化； 3。词唯一的中文或英文，删除掉文本中数字，符号等类型的词； 4。删除长度为1的词训练结果较第一版有所提升，验证集准确率从96.5％达到97.1％，测试准确率从96.7％达到97.2％。 本实验的主要目是为了探索基于Word2vec训练的词向量嵌入CNN后，对模型的影响，实验结果得到的模型在验证集达到97.1％

简体中文| 简介 PaddleNLP 2.0具有丰富的模型库，简洁易用的API与高性能的分布式训练的能力，可以为飞轮开发者提升文本建模效率，并提供基于Padddle 2.0的NLP领域最佳实践。 特性 丰富的模型库 涵盖了NLP主流应用相关的前沿模型，包括中文词向量，预训练模型，词法分析，文本分类，文本匹配，文本生成，机器翻译，通用对话，问答系统等，更多详细介绍请查看。 简洁易用的API 深度兼容飞轮2.0的高层API体系，提供可替换的文本建模模块，可大幅度减少数据处理，组网，训练互换的代码开发量，提高文本建模开发效率。 高效分散训练 通过深度优化的混合精度训练策略与舰队分布式训练API，可充

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A brief overview of text classification algorithms is discussed. This overview covers different text feature extractions, dimensionality reduction methods, existing algorithms and techniques, and evaluations methods.