对接文心一言4.0(ERNIE-Bot-4)的微信聊天机器人源码,可支持多轮对话。文章介绍在https://blog.csdn.net/sfsgtc/article/details/133989716。运行前请先申请文心一言4.0测试资格,配置好config/config.default.js里面config.ernie下的client_id和client_secret配置项。
2024-08-21 09:20:45 283KB 微信 聊天机器人
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ERNIE 3.0中文预训练模型进行MSRA序列标注 文章链接:https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/125071909?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125071909%22%2C%22source%22%3A%22sinat_39620217%22%7D&ctrtid=UfDbk
2024-06-06 14:22:35 2KB 文档资料
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Bert作为目前自然语言处理领域最流行的技术之一,文本分类作为自然语言处理领域最常见的任务之一,Pytorch作为目前最流程的深度学习框架之一,三者结合在一起将会产生什么样的花火,本套课程基于Pytorch最新1.4版本来实现利用Bert实现中文文本分类任务,延续动手学系列课程风格,全程手敲代码,跟着杨博一行一行代码撸起来。
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三个标点符号的标点符号模型,包括,。?这三个标点符号,使用教程:https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/126858763
2022-09-16 09:07:46 268.77MB paddlepaddle 语音识别 标点符号 ernie
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Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch LICENSE 中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程:还没写完,写好之后再贴博客地址。 工作忙,懒得写了,类似文章有很多。 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了)
2022-07-09 11:07:18 6.11MB 深度学习 Bert Ernie 中文文本分类
|简体中文 ERNIE是百度开创性提出的基于知识增强的持续学习语义理解框架,该框架将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中文字句,结构,语义等方面ERNIE在情感分析,文本匹配,自然语言推理,词法分析,阅读理解,智能问答等16个公开数据集上全面显着超越世界领先技术,在国际权威的通用语言理解上评估基准GLUE上,突破首次突破90分,获得全球第一。在今年3月落下帷幕的全球最大语义评价。SemEval2020上,ERNIE摘得5项世界冠军,该技术也被全球顶级科技商业杂志《麻省理工科技评论》官方网站报道,相关创新成果也被国际顶级学术会议AAAI,IJCAI收录。E
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| 简体中文 pycorrector 中文文本纠错工具。音似、形似错字(或变体字)纠正,可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3.6开发。 pycorrector依据语言模型检测错别字位置,通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。 Guide Question 中文文本纠错任务,常见错误类型包括: 谐音字词,如 配副眼睛-配副眼镜 混淆音字词,如 流浪织女-牛郎织女 字词顺序颠倒,如 伍迪艾伦-艾伦伍迪 字词补全,如 爱有天意-假如爱有天意 形似字错误,如 高梁-高粱 中文拼音全拼,如 xingfu-幸福 中文拼音缩写,如 sz-深圳 语法错误,如 想象难以-难以想象 当然,针对不同业务场景,这些问题并不一定全部存在,比如输入法中需要处理前四种,搜索引擎需要处理所有类型,语音识别后文本纠错只需要处理前两种, 其中'形似字错误'主要针对五笔或者笔画手
2021-07-15 12:34:01 13.6MB bert spelling-errors electra error-detection
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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
2021-05-28 15:48:32 201KB nlp natural-language-processing tensorflow keras
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Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch 中文文本分类,Bert,ERNIE,基于pytorch,开箱即用。 介绍 模型介绍、数据流动过程:还没写完,写好之后再贴博客地址。 工作忙,懒得写了,类似文章有很多。 机器:一块2080Ti , 训练时间:30分钟。 环境 python 3.7 pytorch 1.1 tqdm sklearn tensorboardX pytorch_pretrained_bert(预训练代码也上传了, 不需要这个库了) 中文数据集 我从中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。数据以字为单位输入模型。 类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。 数据集划分: 数据集 数据量 训练集 18万 验证集 1万 测试集 1万 更换自己的数据集 按照
2021-05-27 22:00:01 6.11MB 附件源码 文章源码
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