【源码】基于Python的NLP多任务处理系统

项目简介

本项目是基于Python构建的NLP多任务处理系统，可处理分类、命名实体识别、情感分类、文本相似度等多个NLP任务。运用BERT等预训练模型，结合K折数据处理、模型融合等策略，实现高效且准确的NLP任务处理。

项目的主要特性和功能

1. 多任务支持：涵盖分类、命名实体识别、情感分类、文本相似度等多种NLP任务。
2. 模型丰富：有基于BERT的分类和命名实体识别模型、词典融合BERT的NER - LEBERT模型、长文本语义相似度的CogLTX模型。
3. 比赛策略：在产品评论观点提取比赛中运用K折数据处理、模型融合、差分学习等基本策略。
4. 工具模块：提供数据预处理、模型构建、训练、评估等工具模块，保障实验的可重复性和一致性。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python环境，安装torch 1.7、cudatoolkit 10.2、transformers 4.9.2、scikit - learn 0.24.2、tqdm等所需库。
2. 准备数据：准备各任务对应的训练、验证和测试数据集，并按项目要求进行格式转换。
3. 配置参数：依据项目需求，修改配置文件中的参数，如模型路径、数据集路径、超参数等。
4. 运行训练脚本：针对不同任务，运行相应的训练脚本，进行模型训练，并保存训练过程中的最佳模型权重。
5. 运行测试脚本：加载预训练的模型权重，运行测试脚本，评估模型在测试集上的性能。
6. 评估结果：查看测试结果，分析模型的准确率、召回率、F1分数等评价指标。

下载地址

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