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/

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

CSC句子级别检测 基于BERT的中文拼写错误检测句子分类方法

句子的分类非常具有挑战性，因为句子包含的上下文信息有限。 在本文中，我们提出了一种用于句子分类的注意力门控卷积神经网络（AGCNN），该方法通过使用专用的卷积编码器从不同大小的特征上下文窗口中生成注意权重。 它充分利用有限的上下文信息来提取和增强重要特征在预测句子类别中的影响。 实验结果表明，我们的模型可比标准CNN模型提高3.1％的精度，并且在六项任务中的四项上均能获得超过基准的竞争性结果。 此外，我们设计了一个激活函数，即自然对数重定比例的整流线性单位（NLReLU）。 实验表明，NLReLU的性能优于ReLU，可与AGCNN上的其他知名激活功能相媲美。

文字cnn 该代码实现了模型的。 图1：用于句子分类的CNN架构图 要求 Python 3.6 TensorFlow 1.4 （Singleton Config） tqdm 要求 项目结构 通过初始化项目 . ├── config # Config files (.yml, .json) using with hb-config ├── data # dataset path ├── notebooks # Prototyping with numpy or tf.interact

介绍 这是PyTorch中Kim的论文的实现。 Kim在Theano中对该模型的实现： ： Denny Britz在Tensorflow中有一个实现： : 亚历山大·拉赫林（Alexander Rakhlin）在Keras的执行； 要求 Python3 火炬> 0.1 火炬文本> 0.1 麻木 结果 我只是尝试了两个数据集，即MR和SST。 数据集 班级人数 最佳结果 金的论文结果 先生 2个 77.5％（CNN-rand-static） 76.1％（CNN-rand-nostatic） SST 5 37.2％（CNN-rand-static） 45.0％（CNN-rand-nostatic） 我没有为SST认真调整超参数。 用法 ./main.py -h 或者 python3 main.py -h 你会得到： CNN text classificer o

BERT的最好的朋友。 安装 Ernie需要Python 3.6或更高版本。 pip install ernie 微调 句子分类 from ernie import SentenceClassifier , Models import pandas as pd tuples = [( "This is a positive example. I'm very happy today." , 1 ), ( "This is a negative sentence. Everything was wrong today at work." , 0 )] df = pd . D