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基于Tensorflow2.3开发的NER模型，都是CRF范式，包含Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-Bilstm(IDCNN)-CRF、Bert-CRF，可微调预训练模型，可对抗学习，用于命名实体识别，配置后可直接运行。

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Tensorflow2.3的文本分类项目，支持各种分类模型，支持相关tricks。

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使用torch整合两种经典的指针NER抽取范式，分别是SpanBert和苏神的GlobalPointer，简单加了些tricks，配置后一键运行

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爬取百度贴吧、TapTap、appstore、微博官方博主上的游戏评论(基于redis_scrapy)，过滤器采用了bloomfilter。

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一个使用tensorflow2.3开发的基于Bert的意图识别的自然语言理解任务Demo

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一个基于HuggingFace开发的大语言模型训练、测试工具。支持各模型的webui、终端预测，低参数量及全参数模型训练(预训练、SFT、RM、PPO、DPO)和融合、量化。

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基于torch的，支持logits、crf、span、global_pointer四种方法的命名实体识别任务框架

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