bit-kop

bit-kop's Stars

• percent4/keras_bert_text_classification

  本项目采用Keras和Keras-bert实现文本多分类任务，对BERT进行微调。

  Language:Python469

• bit-kop/NLP-Interview-Notes

  该仓库主要记录 NLP 算法工程师相关的面试题

  1

• bojone/kg-2019

  2019年百度的三元组抽取比赛，“科学空间队”源码

  Language:Python764184

• percent4/multi-label-classification-4-event-type

  multi-label-classification-4-event-type

  Language:Python12849

• Quincy1994/SparkStudy

  some code for spark

  Language:Java1718

• yongzhuo/Macropodus

  自然语言处理工具Macropodus，基于Albert+BiLSTM+CRF深度学习网络架构，中文分词，词性标注，命名实体识别，新词发现，关键词，文本摘要，文本相似度，科学计算器，中文数字阿拉伯数字(罗马数字)转换，中文繁简转换，拼音转换。tookit(tool) of NLP，CWS(chinese word segnment)，POS(Part-Of-Speech Tagging)，NER(name entity recognition)，Find(new words discovery)，Keyword(keyword extraction)，Summarize(text summarization)，Sim(text similarity)，Calculate(scientific calculator)，Chi2num(chinese number to arabic number)

  Language:Python65593

• alibaba/Alink

  Alink is the Machine Learning algorithm platform based on Flink, developed by the PAI team of Alibaba computing platform.

  Language:Java3.6k799

• cdjasonj/Joint-Entity-and-Relation-Extraction

  实现了一下multi-head-selection联合关系实体抽取

  Language:Python314

• lx865712528/EMNLP2018-JMEE

  This is the code for our EMNLP 2018 paper "Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph Information Aggregation"

  Language:Python23457

• Rende/flink-scala-als

  Language:Scala1

• jiangnanboy/knowledge_point_graph

  spark neo4j java 知识图谱数据处理

  Language:Java6

• bit-kop/patitent_multilabel_classify

  专利数据多标签分类实验

  Language:Python71

• NLP-LOVE/ML-NLP

  此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

  Language:Jupyter Notebook15.8k4.5k

• tangtang520/recommend-system

  通过 Spark SQL, Spark MLlib, Spark Streaming 技术，基于隐语义模型(LFM)，结合实际项目经验，搭建一套个性化电影推荐系统

  Language:Scala10

• MrQuJL/recommendation-based-on-SparkMLLib

  :sparkle: 基于SparkMLLib实现的商品推荐功能，包括：基于用户的协同过滤，基于物品的协同过滤，基于ALS交替最小二乘的协同过滤。

  Language:Scala3210

• wangj1106/recommendMoteur

  电影推荐系统、电影推荐引擎、使用Spark完成的电影推荐引擎

  Language:Scala11538

• pengchenyu111/Recommender-For-Bigdata-Exercise

  大数据实战——商品推荐系统（Spark、Scala、MongoDB）

  Language:HTML9237

• zhihao-chen/QASystemOnMedicalGraph

  该项目是基于医疗领域知识图谱的问答系统。实现比较简单。

  Language:Python1.2k332

• liuhuanyong/QASystemOnMedicalKG

  A tutorial and implement of disease centered Medical knowledge graph and qa system based on it。知识图谱构建，自动问答，基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。

  Language:Python6.2k2.1k

• bluekeroro/erl-2019

  竞赛任务: 输入： 输入文件包括若干行中文短文本。 输出： 输出文本每一行包括此中文短文本的实体识别与链指结果，需识别出文本中所有mention（包括实体与概念），每个mention包含信息如下：mention在给定知识库中的ID，mention名和在中文短文本中的位置偏移。

  Language:Python158

• changernest/CCKS2020-Entity-Linking

  CCKS 2020: 面向中文短文本的实体链指任务

  31

• AlexYangLi/ccks2019_el

  CCKS 2019 中文短文本实体链指比赛技术创新奖解决方案

  Language:Python41080

• panchunguang/ccks_baidu_entity_link

  ccks baidu entity link 实体链接 第一名

  Language:Python841188

• 1770031555/kg-2019

  2019年百度的三元组抽取比赛，“科学空间队”源码

  Language:Python1

• crownpku/Information-Extraction-Chinese

  Chinese Named Entity Recognition with IDCNN/biLSTM+CRF, and Relation Extraction with biGRU+2ATT 中文实体识别与关系提取

  Language:Python2.2k814

• xboot/libonnx

  A lightweight, portable pure C99 onnx inference engine for embedded devices with hardware acceleration support.

  Language:C577107

• AimeeLee77/keyword_extraction

  利用Python实现中文文本关键词抽取，分别采用TF-IDF、TextRank、Word2Vec词聚类三种方法。

  Language:Python1.1k378

• hankcs/HanLP

  Natural Language Processing for the next decade. Tokenization, Part-of-Speech Tagging, Named Entity Recognition, Syntactic & Semantic Dependency Parsing, Document Classification

  Language:Python33.6k10k

• JackKuo666/NLP_basis

  这是我学习一个NLP教程【2019最新AI 自然语言处理之深度机器学习顶级项目实战课程】做的笔记与代码

  Language:Python432168

• jiesutd/LatticeLSTM

  Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper.

  Language:Python1.8k456