okc13 Goto Github PK

2019-autumn-recruitment-experience

2019届秋招面经集合

996.icu

Repo for counting stars and contributing. Press F to pay respect to glorious developers.

aaai_2019_exam

Official implementation of "Explicit Interaction Model towards Text Classification"

absa-pytorch

Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations. 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。

ai-job-notes

AI算法岗求职攻略（涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料）

algorithm_interview_notes-chinese

2018/2019/校招/春招/秋招/算法/机器学习(Machine Learning)/深度学习(Deep Learning)/自然语言处理(NLP)/C/C++/Python/面试笔记

aspect-level-sentiment

Code and dataset for ACL2018 paper "Exploiting Document Knowledge for Aspect-level Sentiment Classification"

awesome-law-nlp-research-work

Awesome Law NLP Research Work, Paper, Competition, Project, Onlline System

awesome-pretrained-chinese-nlp-models

Awesome Pretrained Chinese NLP Models，高质量中文预训练模型集合

bert4keras

keras implement of transformers for humans

bert_in_keras

在Keras下微调Bert的一些例子；some examples of bert in keras

cail2019

cail2021

candidate-proofreader

codes about the model and test

cars_data

汽车品牌 车系数据

ccl2022-cltc

CCL 2022 汉语学习者文本纠错评测

characters

中文停用词/常用汉字/生僻字集合

chinese-ocr3

从NLP出发对于OCR的深度实践集锦，重在实战

chinese-word-vectors

100+ Chinese Word Vectors 上百种预训练中文词向量

chromeappheroes

🌈Chrome插件英雄榜, 为优秀的Chrome插件写一本中文说明书, 让Chrome插件英雄们造福人类~ ChromePluginHeroes, Write a Chinese manual for the excellent Chrome plugin, let the Chrome plugin heroes benefit the human~

clip-chinese

中文CLIP预训练模型

cmrc

cnn-txt-classification-basic

crimekgassitant

Crime assistant including crime type prediction and crime consult service based on nlp methods and crime kg,罪名法务智能项目,内容包括856项罪名知识图谱, 基于280万罪名训练库的罪名预测,基于20W法务问答对的13类问题分类与法律资讯问答功能.

davar-lab-ocr

OCR toolbox from Davar-Lab

dcn

Dynamic Connected Networks for Chinese Spelling Check

deep_text_matching

implementation several deep text match (text similarly) models for keras . cdssm, arc-ii,match_pyramid, mvlstm ,esim, drcn ,bimpm, bert, albert, raberta

deeplearning-500-questions

深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，近30万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系[email protected] 版权所有，违权必究 Tan 2018.06

entitycorrect_tool

利用actrie树进行句子实体纠错和标准实体抽取，实体纠错：找商银行 -> 招商银行；实体标准化，招行 -> 招商银行

event-extraction

基于法律裁判文书的事件抽取及其应用，包括数据的分词、词性标注、命名实体识别、事件要素抽取和判决结果预测等内容