Stanley
Stanley
entity_extractor_by_ner
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。
text_classifier_tf2
Tensorflow2.3的文本分类项目，支持各种分类模型，支持相关tricks。
entity_extractor_by_pointer
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
app_comments_spider
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。
bert_nlu_joint
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
llms_tool
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。
entity_extractor
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
text_embedding
一个用于训练句子embedding的工具，支持Cosent以及Simcse