自然语言处理(NLP)技术在中文文本处理中的应用包括文本分类、情感分析以及命名实体识别等。
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简介：
本项目探索了自然语言处理（NLP）技术在中文文本处理中的实际应用，具体涵盖了诸如文本分类、情感分析以及命名实体识别等多种任务。为了实现这些应用，我们采用了头条平台提供的标题与相应文章分类数据作为数据集。该数据集的详细信息可以查阅：文本分类的例子对应zh_article_classify_bilstm_attention.ipynb，其中展示了BiLSTM与Attention机制相结合的模型结构构建过程。更具体地，模型搭建如下：
```python
def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums):
# 输入层
inputs = Input(shape=(max_len,), dtype=int32)
# Embedding层
x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(inputs)
```
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