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keras_quasi_mul_bert

本项目使用Keras实现quasi Mul-BERT，在人物关系数据集上进行测试验证，其中quasi的意思为近似，因为Mul-BERT模型的论文还未发表，更多模型的细节还未知，因此为近似Mul-BERT。

keras_r_bert

本项目使用Keras实现R-BERT，在人物关系数据集上进行测试验证。

keras_roberta_mcqa_for_race

Use Roberta(English) pretrained model to finish multiple choice question answering task with RACE dataset.

keras_roberta_text_classificaiton

Use English Roberta PLM to do text classification(TC) task with GLUE dataset: SST-2.

keras_train_visualization

Keras模型训练实时可视化

keras_transformer_text_classification

本项目使用Keras实现Transformer模型来进行文本分类（中文、英文均支持）。

knowledge_graph_demo

本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。

learning_neo4j

notes about Neo4J learning

llama-2-multiple-choice-mrc

本项目采用Firefly模型训练框架，使用LLAMA-2模型对多项选择阅读理解任务（Multiple Choice MRC）进行微调，取得了显著的进步。

llm_4_doc_qa

本项目用于文档问答，使用向量嵌入 + ES 做召回，使用Rerank模型作为精排，再使用LLM做文档问答，Web框架使用Flask。

llm_evaluation_4_mmlu

Using LLM to evaluate MMLU dataset.

llm_open_triplet_extraction

本项目使用大语言模型（LLM）进行开放领域三元组抽取。

llm_relation_classification

使用LLM对人物关系进行分类，记录模型训练、部署及评估结果。

lstm4classification

Using LSTM model to complete short document classification task.

machine_learning_text_classification

利用ALBERT+机器学习算法进行文本分类。

mathoperation

MathOperation

movie_graphknowledge

利用2019年语言和智能比赛的数据和训练的模型，对开放的影视新闻进行三元组抽取，形成影视知识图谱。

multi-grained-ner

multi-label-classification-4-event-type

multi-label-classification-4-event-type

music_download_app

Using PhantomJS and requests module in Python to download songs.

music_online

Using Spring Boot to listen music online.

neo4j_movie_demo

Using Neo4j and Py2neo to demonstrate Chinese top 20 movies and their actor, visualized by graph.

numeric_analysis

This project is mainly to introduce some classical methods in Numeric Analysis using Python.

offline_python_third_party_module_install

本项目介绍如何在离线环境安装Python第三方模块。

orm_test

本项目用于演示如何使用SQLAlchemy来操作MySQL数据库，简单的CRUD操作。

panas_usage_25_tricks

使用pandas的25个技巧。

people_relation_extract

结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取。

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personal_travel_map

使用Pyecharts绘制个人足迹地图。