本项目是NLP领域一些任务的基准模型实现，包括文本分类、命名实体识别、实体关系抽取、NL2SQL、CKBQA以及BERT的各种下游任务应用。
主要使用Tensorflow1.x
话说Tensorflow1.0版本在实现某些任务的时候是真心的不如torch，实力劝退。不要问既然这么难用为什么不用torch（因为不会啊）？问就是正因为难用才要用，而且在公司部署项目的时候，TF的as-server模式真香。
任务介绍
- 文本分类
- 命名实体识别
- bert下游任务
- 实体关系抽取
- nl2sql
- ckbqa
- doing（持续更新）
目录结构如下：
- text_classification: 文本分类
- named_entity_recognition: 命名实体识别
- entity_relation_extraction: 实体关系抽取
- ckbqa: 中文知识问答
- nl2sql: 自然语言到Sql语句
- bert_downstream: 基于bert进行fine-tune下游任务以及bert相关研究
Tip：当前只实现了文本分类，bert下游任务，命名实体识别三个任务，其他的等有空了再补上。
声明
本项目是作者平时学习和工作中遇到的NLP任务积累，仅供学习交流。欢迎提issue和pr。