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该模型基于PyTorch框架，并采用中文语义相似度匹配技术，包括ABCNN、Albert、Bert、BIMPM、Decompo...等。

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简介：
本项目将持续进行完善和升级，旨在对当前行业内领先的文本匹配模型在中文环境下的表现进行全面比较。运行环境要求配置为Python 3.7，PyTorch 1.2，以及 Transformers 2.5.1。数据集采用LCQMC数据集，该数据集通过对句子对进行分类，以判断两个句子是否具有相同的语义含义（这是一个二分类任务）。由于数据集可能涉及敏感内容，因此不提供直接下载，若有需求者可向官方渠道提交数据申请。请将解压后的数据文件放置至指定的“数据文件夹”中。模型评估指标主要包括准确率（ACC）、AUC值以及预测过程的总耗时。在嵌入方面，本项目采用统一的分词策略，并利用维基百科的中文语料库训练字向量作为嵌入表示。同时，我们也提供了训练语料、矢量模型和词表等资源，可通过百度网盘进行下载。具体链接如下：链接：[链接] 提取码：s830；模型文件下载链接：[链接] 提取码：s830。此外，我们提供了模型训练结果的测试集对比分析，包括行政协调会AUC指标以及预测过程的耗时（s）。

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  • TextMatch: 基于PyTorch的中文语义相似度匹配模型（ABCNN, Albert, Bert, BIMPM, Decompo...）
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    TextMatch是一款基于PyTorch开发的中文文本语义相似度评估工具，集成多种前沿算法如ABCNN、Albert、Bert、BIMPM和Decomposable等，助力自然语言处理领域的研究与应用。 基于Pytorch的中文语义相似度匹配模型 本项目将持续更新，并对比目前业界主流文本匹配模型在处理中文数据的效果。 运行环境：Python 3.7、PyTorch 1.2 和 transformers 2.5.1。 数据集采用LCQMC 数据（该任务是对句子对进行分类，判断两个句子的语义是否相同），由于涉及版权问题，具体的数据文件需要向官方申请。将解压后的数据放入指定目录即可使用。 模型评价指标包括：ACC、AUC 以及预测总计耗时。 嵌入方法：本项目输入统一采用分字策略，并通过维基百科中文语料训练了字符级别的词向量作为嵌入方式。训练所需的数据集、预训练的矢量模型和词汇表可以通过公开渠道获取或下载。 模型文件：该项目包括已训练好的模型文件，但可能并非最优版本，可通过调整超参数进一步优化性能。 测试结果对比：不同模型在AUC指标上的表现以及预测耗时（秒）将进行详细比较。
     
  • BERTViz：用于Transformer模型注意力可视化的工具（包括BERT、GPT-2、ALBERT、XLNet、RoBERTa等）
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    BERTViz是一款专为深度理解Transformer架构设计的可视化工具，支持包括BERT、GPT-2、ALBERT在内的多种模型，帮助研究者直观分析注意力机制。 贝特维兹（BertViz）是一款用于可视化Transformer模型注意力机制的工具，适用于库中的所有模型，包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM、CTRL等。它扩展了现有的库功能。 正面图和头部视图可以展示给定转换器层中一个或多个注意头产生的注意模式。这些可视化基于出色的Transformer架构实现，并且已经预加载了一些示例数据供用户尝试使用。头部视图支持Transformers库中的所有模型，包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM和DistilBERT等。 另外，模型视图提供了对整个模型中各个层和头的关注机制的概览视角。它同样预加载了一些示例数据供用户体验，并且支持Transformers库中的所有主要模型类型如BERT、GPT2、XLNet、RoBERTa、XLM和DistilBERT等。 最后，神经元视图允许将查询向量和键向量中的单个神经元进行可视化展示。
     
  • 用于Transformer模型注意力可视化的工具（包括BERT、GPT-2、ALBERT、XLNet、RoBERTa、CTRL等）
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    这是一款专为Transformer模型设计的注意力可视化工具，支持BERT、GPT-2、ALBERT、XLNet、RoBERTa、CTRL等多种预训练模型，帮助用户深入理解模型内部机制。 BertViz 是一个用于在Transformer模型中可视化注意力的工具，支持包括BERT、GPT-2、XLNet、RoBERTa、XLM 和 CTRL在内的所有模型。 它扩展了Llion Jones 的Tensor2Tensor 可视化工具以及HuggingFace 的转换器库。相关的博客文章有《解构BERT，第2部分：可视化注意力的内部工作》，该系列的第一部分并非必要前提条件。此外还有一篇关于“变压器模型中注意力的多尺度可视化的论文”。
     
  • Java中的词义相似度计算（包括语义识别、词语情感趋势、词林相似度、拼音相似度、概念相似度和字面相似度）
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    本研究探讨了在Java环境下计算词义相似度的方法，涵盖语义识别、情感分析、词林算法、拼音匹配及概念与表面层次的比较技术。 Java中的词义相似度计算包括语义识别、词语情感趋势分析、词林相似度评估、拼音相似度比较以及概念相似度和字面相似度的考量。
     
  • PyTorch-SemSeg：基于PyTorch的语义分割框架
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    简介：PyTorch-SemSeg是一款专为语义分割任务设计的开源框架，采用流行的深度学习库PyTorch构建，提供丰富的模型、数据集和训练工具。 PyTorch-Semseg 是一个在 PyTorch 中实现语义分割算法的项目。该存储库的目标是镜像流行的语义分段架构。 实施网络包括： - 支持加载不包含 Caffe 依赖性的预训练模型。 - 带有可选批量归一化和预训练模型的选项。 - 模型 A 和 B，其中包括所有 FCN32s、FCN16s 和 FCN8s 流的变体。 - Net 网络，带有可选反卷积和批处理标准化功能。 - 使用多个 ResNet 后端的网络实现。 即将增加的功能： 实现了 DataLoader 功能。 要求： - pytorch >= 0.4.0 - torchvision == 0.2.0 - numpy - tqdm - tensorboard 安装方法： 使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。
     
  • 中文文本的相似度匹配算法
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    本研究专注于开发高效准确的中文文本相似度匹配算法，旨在提升信息检索、内容推荐及自然语言处理任务中的语义理解能力。 中文文本相似度匹配算法 simHash 海明距离 IK分词 完整的可运行示例代码 包含simHash 算法，使用IK 对中文文本进行分词处理。以下是重写后的相关描述： 为了实现基于SimHash和海明距离的中文文本相似性检测，并利用IK分词器对输入文档进行预处理，请参考以下完整且可以直接运行的示例代码。 1. 首先引入所需库： ```python from simhash import Simhash import jieba.analyse as analyse ``` 2. 使用IK分词算法初始化jieba，确保能够正确地对中文文本进行分词处理： ```python analyse.set_stop_words(stopwords.txt) # 设置停用词文件路径以便去除无意义词汇 analyse.set_idf_path(idf.txt) # 设置IDF文件路径以提升关键词识别准确性 ``` 3. 定义SimHash函数，用于生成文本的哈希值： ```python def get_simhash(text): keywords = analyse.extract_tags(text, topK=20) keyword_list = [k for k in keywords] return Simhash(keyword_list).value ``` 4. 实现计算两个simhash值之间海明距离的方法，用于比较文本相似度： ```python def hamming_distance(hash1, hash2): x = (hash1 ^ hash2) & ((1 << 64) - 1) distnce = 0; while x: distnce += 1 x &= x-1 return distnce ``` 5. 最后，将上述组件整合到一个完整程序中： ```python if __name__ == __main__: text_a = 这是一个示例文本 text_b = 这是另一个相似的示例 hash_a = get_simhash(text_a) hash_b = get_simhash(text_b) distance = hamming_distance(hash_a, hash_b) print(海明距离为：,distance) # 输出两个SimHash值之间的汉明距离 ``` 以上代码展示了如何使用simhash算法结合IK分词器来实现中文文本相似度匹配功能。
     
  • 基于BERT的句子相似度计算：利用Google BERT算法评估两句话的语义相近程度。
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    本研究采用Google BERT算法，旨在精确衡量与理解中文和英文句子间的语义相似性，提升机器对复杂语言结构及多义词的理解能力。 伯特相似度利用Google的BERT模型来计算语义相似性。该方法基于TensorFlow 1.0版本实现。其基本原理是将需要比较相似性的两个句子合并为一个输入，通过BERT模型获取整体编码信息，并经过全连接层进行降维处理后输出表示两者是否相似的概率。 ### 模型结构 #### 数据预处理 在使用BERT模型计算文本的语义相似度之前，必须先对数据进行预处理。例如，当需要对比两个句子：“如何得知关闭借呗”和“想永久关闭借呗”，首先会将这两个句子按照单词（token）拆分并重组： ``` [如 何 得 知 关 闭 借 呗][想 永 久 关 闭 借 呗] ``` 这样处理后的数据会被输入到BERT模型中进行进一步的计算。
     
  • 基于LSTM的语义相似度计算模型的代码
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    本代码实现了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的语义相似度计算模型，可用于自然语言处理任务中句子或短文本的理解与匹配。 基于LSTM的语义相似度计算模型，使用百度QA的数据集进行实验。
     
  • 基于CNKI的语义相似度计算工具包
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    本工具包旨在提供一套基于中国知网（CNKI）资源的语义相似度计算方法和模型，支持用户进行高效的文本对比分析。 这是从知网下载的语义相似度计算软件包，无需资源分，欢迎下载。
     
  • BERT_Classifier:基于BERT的文本分类（涉及ALBERT、Keras_BERT等）
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    本文介绍了一种名为BERT_Classifier的模型，该模型利用了BERT及其变体（如ALBERT）进行高效的文本分类任务，并借助Keras框架实现。 1. run_cnews_classifier.py：使用原生BERT实现的文本分类。 2. run_tnews_classifier.py：基于keras_bert库进行文本分类。 3. run_lcqmc_similarity.py：利用bert4keras库计算文本相似度。 4. run_kashgari_classifier.py：采用kashgari库完成的文本分类任务。 5. run_ChineseDailyNerCorpus.py：结合使用kashgari和BERT或ALBERT进行命名实体识别（NER）。 6. Bert_Train.py：基于BERT训练模型，并将其保存为pb格式文件。 7. Bert_Predict.py：通过requests调用tf serving中的BERT模型来进行预测。 8. fastbert.py：利用fastbert库实现文本分类。