基于Seq2Seq和Bi-LSTM的中文文本自动校对模型

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简介：
本研究提出了一种结合Seq2Seq与Bi-LSTM架构的创新模型，专为提升中文文本自动校对效率及准确性设计。通过深度学习技术优化语言处理任务，有效识别并纠正语法错误和不规范表达，显著提高机器辅助写作工具的质量。本段落提出了一种新的基于Seq2Seq与Bi-LSTM结合的深度学习模型用于中文文本自动校对。该方法不同于传统的规则和概率统计方式，在Seq2Seq的基础上改进并引入了Bi-LSTM单元及注意力机制，构建了一个专门针对中文文本错误进行修正的模型。通过使用F0.5和GLEU指标，并利用公开的数据集进行了不同模型之间的对比实验。结果显示，新模型能够有效处理长距离文本错误以及语义上的问题，并且加入Bi-RNN与注意力机制显著提升了该校对系统的性能。

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基于Seq2Seq和Bi-LSTM的中文文本自动校对模型

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本研究提出了一种结合Seq2Seq与Bi-LSTM架构的创新模型，专为提升中文文本自动校对效率及准确性设计。通过深度学习技术优化语言处理任务，有效识别并纠正语法错误和不规范表达，显著提高机器辅助写作工具的质量。本段落提出了一种新的基于Seq2Seq与Bi-LSTM结合的深度学习模型用于中文文本自动校对。该方法不同于传统的规则和概率统计方式，在Seq2Seq的基础上改进并引入了Bi-LSTM单元及注意力机制，构建了一个专门针对中文文本错误进行修正的模型。通过使用F0.5和GLEU指标，并利用公开的数据集进行了不同模型之间的对比实验。结果显示，新模型能够有效处理长距离文本错误以及语义上的问题，并且加入Bi-RNN与注意力机制显著提升了该校对系统的性能。

CoupletAI：结合CNN、Bi-LSTM和Attention的自动对联模型

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CoupletAI是一款创新的文字生成工具，它融合了CNN、Bi-LSTM与Attention机制，能够自动生成高质量的对联作品，为用户带来独特的文学创作体验。本项目使用PyTorch实现了一个自动对联系统，并支持多种模型。通常情况下，给定一句话生成另一句话属于序列生成问题。为了适应上下联字数不同的特点，我们将这个问题转化为序列标注问题，即用下联去标注上联。该项目依赖于Python 3.6+和pytorch 1.2+版本（可选使用烧瓶）。数据集包含超过70万条对联记录（大小约26MB）。 **使用方法：** - 解压下载的数据集到当前目录中，解压后的文件夹名称为couplet。 - 运行preprocess.py进行预处理操作。 - 使用main.py [-m model type]命令来训练模型。 - 通过clidemo.py <-p model path>在控制台运行AI对联功能。 - 或者使用webdemo.py 在Web端展示AI生成的对联。有关命令行参数的具体说明，请参阅项目文件内的文档。你也可以根据需要，在module/model.py中定义自己的模型结构。

基于PyTorch、CNN、Bi-LSTM和Attention的自动对联系统.rar

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本资源提供了一种结合PyTorch框架与深度学习技术（包括卷积神经网络CNN、双向长短时记忆网络Bi-LSTM及注意力机制）构建的自动对联模型，旨在提升生成对联的质量。我们开发了一个基于CNN+Bi-LSTM+Attention的自动对联系统，并新增了Transformer模型作为默认选项（若需使用原来的CNN+Bi-LSTM+Attention模型，则需要手动调整代码）。此外，还优化了预处理流程，现在会先将数据转换为Tensor并进行缓存后再使用。

Bi-LSTM-CRF: PyTorch中的BI-LSTM-CRF模型实现

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简介：本文介绍了使用PyTorch框架实现的Bi-LSTM-CRF模型，该模型结合了双向长短期记忆网络与条件随机场，在序列标注任务中表现出色。 BI-LSTM-CRF模型的PyTorch实现具有以下改进：全面支持小批量计算，并完全矢量化；删除了“得分句”算法中的所有循环以提高训练效率；兼容CUDA，提供一个简洁的API，在CRF中自动添加START/STOP标签；包含内部线性层用于从特征空间转换为标签空间。该模型专门针对NLP序列标记任务设计，使用户能够轻松地使用自己的数据集进行模型训练。安装依赖关系时，请确保使用Python 3环境执行以下命令： ``` pip install bi-lstm-crf ``` 要准备语料库并开始训练过程，可以参考如下步骤： - 准备好您的训练语料库。 - 使用指定的命令行参数启动训练过程。例如，如果您想要将模型保存到目录“model_xxx”中，则执行： ``` python -m bi_lstm_crf corpus_dir --model_dir model_xxx ``` 在进行模型评估或可视化时，您可以使用如pandas和matplotlib.pyplot等库来处理数据及绘制训练曲线。

基于Python和PyTorch的轻量化seq2seq文本摘要模型

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本研究提出了一种基于Python和PyTorch框架的轻量级seq2seq模型，专门用于高效生成高质量的文本摘要。该模型在保证计算效率的同时，优化了参数规模与训练复杂度，适用于大规模数据集处理。使用PyTorch实现的轻量级seq2seq文本摘要模型。

基于RNN和Attention的Seq2Seq中英文翻译模型（使用PyTorch实现）

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本研究构建了一个结合长短时记忆网络(LSTM)与注意力机制的序列到序列(Seq2Seq)模型，用于高效准确地进行中英文互译，并采用Python深度学习框架PyTorch实现。 RNN+Attention在Seq2Seq模型中的应用可以用于实现中英文机器翻译。

Chatbot-Seq2Seq: 基于深度学习(RNN-LSTM)的Seq2Seq模型构建的聊天机器人

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Chatbot-Seq2Seq是一款利用深度学习技术（RNN-LSTM）构建的Seq2Seq模型驱动的智能聊天机器人，能够进行自然流畅的人机对话。基于深度学习的聊天机器人Seq2Seq（RNN-LSTM）模型描述及其实现方法如下：为了在本地运行.ipynb文件，请按照以下步骤操作： 1. 克隆此存储库。 2. 使用Anaconda Terminal/Prompt创建一个新环境： ``` conda create -n chatbot python=3.5 anaconda ``` 3. 激活已创建的环境： ``` source activate chatbot ``` 4. 安装所需的Python包： ``` pip install tensorflow==1.0.0 jupyter notebook ``` 5. 导航到存储库文件夹并运行Chatbot.ipynb。

中文文本自动校正工具v1

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中文文本自动校正工具V1是一款专为改善中文写作体验设计的软件。它能够智能检测并修正语法错误、用词不当等问题，帮助用户提高文本质量与表达准确性。中文文本自动纠错的原因：在开发智能家居的声控启动功能时发现，在将声音命令转换为文字的过程中有时会出现问题，例如“天气预报”可能被误识别为“天汽预报”。因此想到了搜索引擎中的纠错功能，但由于个人技术水平有限，当前版本还不够完善。使用Python进行开发。系统原理概述：该系统旨在检测文本中是否存在错误的字词。通过收集大量语料库来分词并统计词频。将待分析的文字拆分成单个字符，并检查这些字符是否存在于词频字典中；如果存在，则认为这个字是正确的。采用二元语言模型与字典分词相结合的方法，即命令Ui=WiWi+1（表示字符i和其后一个字符组合后的字符串在词频字典中的出现频率）。假设某个字符i有误，则考察Ui=WiWi+1 和 Ui-1=Wi-1Wi 的值。如果这两个值均为0，说明这种分词方式不存在于系统中，因此可以判断该词语是错误的。项目目录结构： ├── checkproof.py └── chineseproof

《校对能手》——中文文本的校对专家软件

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《校对能手》是一款专为提升中文文本质量而设计的专业级校对工具。它能够精准识别并修正语法、拼写及风格上的错误，帮助用户轻松打造无瑕的文字作品。《校对能手》是一款专为中文文档设计的校对软件。它能够迅速检查并指出文稿中的潜在错误，并生成勘误表供编辑参考。此外，《校对能手》还具备姓名筛查、人名地名索引自动编排、多功能字词典和中文排序等功能，特别适合用于快速校对文件以及辅助大型图书的编辑工作。

LSTM-Text-Generation: 基于Word2Vec和RNN-LSTM的文本生成

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本项目利用Word2Vec进行词嵌入训练，并结合循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)，实现高效、流畅的文本自动生成，适用于多种语言模型任务。 LSTM文本生成（Word2Vec + RNN/LSTM）目录： - 输入文件数据 - char_LSTM.py：以字母为维度，预测下一个字母是什么。 - word_LSTM.py：以单词为维度，预测下一个单词是什么。在char_LSTM.py中，我们使用RNN进行文本生成，并采用温斯顿·丘吉尔的传记作为学习语料。英文小说可以从古登堡计划网站下载txt平文件格式。 word_LSTM.py与上述模型类似，但使用Word2Vec对语料构建词向量并预测下一个单词。这里我们用Keras简单搭建深度学习模型进行训练。