句子分类 该项目的目标是根据类型对句子进行分类： 陈述（陈述句） 问题（疑问句） 感叹号（感叹句） 命令（命令句） 以上每个广泛的句子类别都可以扩展，并且可以进行更深入的介绍。 这些网络和脚本的设计方式应该可以扩展，以对其他句子类型进行分类（如果提供了数据）。 它是为在应用开发的，并在上随附了有关构建实用/应用的神经网络的。 请随意添加PR，以自由更新，改进和使用！ 安装 如果您有GPU，请安装CUDA和CuDNN（在您选择的系统上） 安装要求（在python 3上，python 2.x无效） pip3 install -r requirements.txt --user 执行： 预训练模型： python3 sentence_cnn_save.py models/cnn 要建立自己的模型： python3 sentence_cnn_save.py models/

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twitter_sentiment_bert_scikit Twitter美国航空数据集情感分析（情感分析），使用Bert句子编码作为特征，实现了SVM，XGBoost，RandomForest（随机森林）等多个分类算法，从而进行了交叉验证。 数据来自 预安装 我们在Python 3环境中运行该项目，建议您使用Anaconda 3通过以下脚本安装所需的软件包。 当然，您可以使用pip进行安装。 conda create -n tweet_sentiment -c anaconda python=3.7 numpy scikit-learn xgboost pandas tensorflo

基于HuggingFace 哈工大hfl/chinese-bert-wwm-ext预训练模型微调的中文句子分类模型

100个句子记完5500个考研单词.pdf

是进行英文语言处理的必备工具。可以对英文语料进行词性标注，还可识别出名词性短语、命名实体，其正确性高达95%以上，是自然语言处理专业学生的不可或少的工具。

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按键文字 想法是建立一个将关键字作为输入并生成句子作为输出的模型。 模型： 已经建立了两个模型： 使用T5的基本大小= 850 MB可以在这里找到： : 使用T5，小尺寸= 230 MB，可以在这里找到： : 用法： from transformers import AutoTokenizer , AutoModelWithLMHead tokenizer = AutoTokenizer . from_pretrained ( "gagan3012/keytotext-small" ) model = AutoModelWithLMHead . from_pretrained ( "gagan3012/keytotext-small" ) 这使用了我构建的自定义流式compopnet： pip install streamlit-tags 也可以在上找到安装 演示： 例

确认键网课笔记记录，安利一波，句子成分及词性、谓动、情动、助动、系动、非谓语动词、时态语态、定语从句、名词性从句、宾语从句、同位语从句、状语从句、强调句、倒装句、虚拟语气、主谓一致、比较级、反义疑问句、感叹句