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利用Pytorch构建的Bert应用，涵盖命名实体识别、情感分析、文本分类和文本相似度等任务。

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简介：
利用PyTorch构建的BERT应用，涵盖了命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等功能（并计划后续扩展涵盖更多研究方向的模块），同时配套了相关的数据集和深度训练优化方法的API接口。各个子项目均以开源形式进行开发，本项目的核心工作集中于对这些子项目进行必要的处理，并提供一个预训练好的预测接口，旨在方便用户快速上手应用。请注意，本项目主要用于学习和研究目的，若因使用本资源产生任何侵权行为，请务必及时联系我进行协商处理。

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  • 利用PyTorch实现BERT的应用，涵盖命名实体识别、情感分析、文本分类和文本相似度等功能
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    本项目使用PyTorch框架实现了BERT模型在多个自然语言处理任务中的应用，包括但不限于命名实体识别、情感分析、文本分类及计算文本间的语义相似度。 本项目基于Pytorch的Bert应用，涵盖了命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等功能（后续将更新更多相关模块），并提供相关的数据处理及深度训练优化方式API。各个子项目的大部分工作是开源性质的，该项目旨在进行相应处理，并为用户提供一个已训练好的预测接口，方便用户快速使用。本项目仅供学习和研究用途，如涉及侵权行为，请原作者联系我协商解决。
     
  • EasyBert：利用PyTorch实现的BERT应用，涵盖命名实体识别、情感分析、文本分类及文本相似度等功能
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    EasyBert是一款基于PyTorch框架开发的便捷BERT工具包，集成了命名实体识别、情感分析、文本分类和计算文本相似度等实用功能。 EasyBert基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等功能（后续会更新其他相关模块），并提供数据与深度训练优化方式的相关API。各个子项目大多为开源工作，本项目仅做相应处理，并提供一个已训练好的预测接口，方便用户快速使用。本项目仅供学习和研究使用，若存在侵权行为，请原作者联系我进行协商处理。 在使用前需下载相应的预训练模型并导入到指定位置。各任务的使用示例可以在需求命名的文件中找到，在现阶段所训练的模型可以满足相应任务的基本需求。目前通过各个任务接口的时间相对较慢，主要是因为模型加载阶段耗时较长。如果想提高速度，请用户在可接受精度损失的前提下更换AlBert进行重新预训练。 依赖项： - Python >= 3.7 - Pytorch >= 1.14 - transformers >= 2.8.0
     
  • zh-nlp-demo: 中文文本上的NLP应用示例，包括文本分类、情感分析和命名实体识别等
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    zh-nlp-demo是一款展示中文自然语言处理技术的应用程序，涵盖文本分类、情感分析及命名实体识别等多个方面，助力用户深入理解与操作中文文本数据。 本项目是自然语言处理(NLP)在中文文本上的简单应用示例，包括文本分类、情感分析及命名实体识别等功能。其中的文本分类数据集采用了头条网站标题及其对应文章类别的信息。构建的是BiLSTM+Attention模型结构，并具体如下： 定义了一个创建分类模型的函数`create_classify_model`，该函数接受以下参数：输入的最大长度（max_len）、词汇表大小(vocab_size)、嵌入维度(embedding_size)、隐藏层单元数(hidden_size)和注意力机制的尺寸(attention_size)，以及类别数量(class_nums)。在创建模型时首先定义了一个输入层(inputs)，接着通过Embedding层将文本转换为数值表示，函数代码如下： ```python def create_classify_model(max_len, vocab_size, embedding_size, hidden_size, attention_size, class_nums): # 定义输入层 inputs = Input(shape=(max_len,), dtype=int32) # Embedding层 x = Embedding(vocab_size, embedding_size)(inputs) ```
     
  • 在Pytorch中使用Bert和MLP进行文本情感分类
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    本文介绍了如何利用Pytorch框架结合BERT模型与多层感知器(MLP)实现高效的文本情感分类方法，为自然语言处理任务提供了新思路。 在Pyrotch上实现情感分类模型时，该模型包括一个BERT 模型以及一个用于分类的多层感知器（MLP），两者之间有一个dropout层。BERT模型实现了预训练参数加载功能，并使用了HuggingFace提供的bert_base_uncased模型进行预训练。此外，在代码中还包含了基于预训练BERT模型的情感分类任务微调过程，包括在训练集上的训练和测试集上的性能评估。 情感分类的大致流程如下：首先将句子中的每个单词对应的词向量输入到BERT模型中以获得该句的向量表示；然后通过dropout层处理得到的句向量，并将其传递给分类器进行二元分类预测。
     
  • 基于Bert的文本情感分类
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    本研究采用BERT模型进行文本情感分类，通过优化预训练模型参数及调整微调策略，显著提升了多种数据集上的分类准确率。 这是一个面向句子的情感分类问题。训练集和测试集已给出，使用训练集进行模型训练并对测试集中各句子进行情感预测。训练集包含10026行数据，测试集包含4850行数据。使用run_classifier.py对文本进行情感分类预测，所用的模型为BERT-base基础版本模型。
     
  • 基于BERT-CRF的中文命名实体识别任务研究
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    本研究探讨了利用BERT与CRF模型结合的方法进行中文文本中的命名实体识别，旨在提升识别精度和效率。通过实验分析，验证该方法的有效性。 使用BERT+CRF模型进行中文命名实体识别任务的方法是：从网盘链接下载bert-chinese预训练模型，并将其放置在chinese-bert文件夹下，然后直接运行python run_ner.py即可。
     
  • 德语社交媒体文本情感分析的BERT应用研究.pdf
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    本论文探讨了在德语社交媒体环境中使用BERT模型进行文本情感分析的应用与效果，旨在提高对复杂多变网络语言的情感理解精度。 德语文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要挑战。由于德语的语法复杂性和语序灵活性，这一任务比其他语言更具难度。此外，在社交媒体文本中常见的非正式用语、缩写、拼写错误以及表情符号进一步增加了情感分析的难度。因此，相关研究较少，亟需开发有效的工具和技术来应对这些问题。 基于BERT（双向Transformer编码器表示）的情感分析模型在英文领域已经取得了显著成就，其双向架构能够捕捉上下文信息，在理解和分析情感方面非常有效。本段落的研究旨在将BERT应用于德语文本，以提高情感分析的准确性。 研究中构建了一个由BERT层和分类层组成的模型：BERT层负责对输入文本进行预训练并提取深层次语义特征；分类层利用这些特征来进行情感分类（如正面、负面或中性）。通过这种方式，模型可以捕捉到德语特有的语法结构和表达方式，并适应社交媒体中的非规范化文本。 为了验证该模型的有效性，研究人员使用了相关的德语文本数据集进行了实验。结果表明，提出的BERT模型能够准确地对德语文本进行情感分析，具有较高的实用性。这证明尽管存在挑战，但通过深度学习技术（如BERT），可以实现复杂德语文本的情感精准理解。 这项研究的重要性不仅在于它为德语文本情感分析提供了新的解决方案，还在于其潜在的应用价值：社交媒体平台可利用该模型过滤有害言论、维护健康网络环境；商业领域则能借助此工具分析用户反馈以优化产品和服务。此外，在社会层面，通过热点话题的情感分析可以为政策制定和社会舆论导向提供参考。 另外，这项研究强调了跨语言情感分析的重要性。尽管德语与英语同属日耳曼语系，但它们之间的差异意味着不能简单地将英文模型直接应用于德语文本上。未来的研究可进一步探索如何让BERT等预训练模型适应更多小众语言，推动全球范围内多语言的情感分析。 总之，本段落通过深入研究德语和社交媒体文本的特点，提出了一种基于BERT的情感分类方法，为德语文本情感分析提供了新的思路与方案，并对提升其理解和应用水平具有积极意义。同时该研究也为跨语言情感分析领域的发展贡献了宝贵经验。
     
  • 利用一行代码实现BERT生成句向量，并应用于文本分类和相似度计算
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    本项目通过简洁的一行代码实现了将BERT模型用于生成高质量的句子向量，这些向量随后被应用到文本分类及语义相似度评估任务中，展示了BERT在简化自然语言处理流程中的强大能力。 使用一行代码通过BERT生成句向量，并利用BERT进行文本分类和计算文本相似度。
     
  • 文本情感分类中的维度识别技术
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    《文本情感分类中的维度识别技术》一文探讨了在处理复杂情感表达时，如何通过多维度分析提升分类精度与效果的方法和技术。 在进行文本情感分析时，使用有监督的机器学习方法的一个缺点是需要大量的带标签的数据集。相比之下，无监督的文本聚类方法可以避免这一问题。对于特定的情感分类任务，在节约数据资源的前提下，利用获得的情感维度对评论进行聚类分析，有助于解决情感分类结果不确定性的问题，并在四个不同的领域中取得了满意的结果。
     
  • BERT与ERNIE在中文文本分类中的应用-Pytorch实现
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    本文介绍了如何使用Pytorch框架实现BERT和ERNIE模型在中文文本分类任务上的应用，并分享了实验结果。 Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch是一个用于中文文本分类的项目，使用了BERT和ERNIE模型，并基于PyTorch框架开发，开箱即用。 该项目包括对所使用的模型介绍以及数据流动过程的描述（这部分内容尚未完成，完成后会更新至相关文档中）。由于近期工作繁忙且类似资料较多，作者暂时没有时间进行详细撰写。项目运行所需的硬件配置为一块2080Ti显卡，并在30分钟内完成了训练。 环境要求如下： - Python 3.7 - PyTorch 1.1 - Tqdm、sklearn和TensorboardX等库 预训练代码已上传至GitHub，无需使用pytorch_pretrained_bert库。中文数据集是从新闻标题中抽取了20万条记录组成，每条文本长度在20到30个字符之间，并被分为10个类别（财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏和娱乐），每个类包含2万条目。数据集是以字为单位输入模型的。 数据集划分情况如下： - 训练集：共18万样本 - 验证集：共1万样本 - 测试集：共1万样本 若需使用自己的数据进行训练，可以参考该文档并根据自身需求调整相关代码。