keras 生成句子向量 词向量_GitHub - bulong/nlp_xiaojiang: XLNET句向量-相似度（text xlnet embedding），自然语言处理（nlp），闲聊机器人...
nlp_xiaojiang
AugmentText
- 回译(效果比较好)
- EDA(同义词替换、插入、交换和删除)(效果还行)
- HMM-marko(质量较差)
- syntax(依存句法、句法、语法书)(简单句还可)
- seq2seq(深度学习同义句生成，效果不理想，seq2seq代码大都是 [https://github.com/qhduan/just_another_seq2seq] 的，效果不理想)
ChatBot
- 检索式ChatBot
- 像ES那样直接检索(如使用fuzzywuzzy)，只能字面匹配
- 构造句向量，检索问答库，能够检索有同义词的句子
- 生成式ChatBot(todo)
- seq2seq
- GAN
ClassificationText
- bert+bi-lstm(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
- bert + text-cnn(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
- bert + r-cnn(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
- bert + avt-cnn(keras) approach 0.78~0.79% acc of weBank Intelligent Customer Service Question Matching Competition
Ner
- bert命名实体提取(bert12层embedding + bilstm + crf)
- args.py(配置一些参数)
- keras_bert_embedding.py(bert embedding)
- keras_bert_layer.py(layer层, 主要有CRF和NonMaskingLayer)
- keras_bert_ner_bi_lstm.py(主函数, 定义模型、数据预处理和训练预测等)
- layer_crf_bojone.py(CRF层, 未使用)
FeatureProject
- bert句向量、文本相似度
- bert/extract_keras_bert_feature.py:提取bert句向量特征
- bert/tet_bert_keras_sim.py:测试xlnet句向量cosin相似度
- xlnet句向量、文本相似度
- xlnet/extract_keras_xlnet_feature.py:提取bert句向量特征
- xlnet/tet_xlnet_keras_sim.py:测试bert句向量cosin相似度
- normalization_util指的是数据归一化
- 0-1归一化处理
- 均值归一化
- sig归一化处理
- sim feature(ML)
- distance_text_or_vec:各种计算文本、向量距离等
- distance_vec_TS_SS：TS_SS计算词向量距离
- cut_td_idf：将小黄鸡语料和gossip结合
- sentence_sim_feature：计算两个文本的相似度或者距离，例如qq(问题和问题)，或者qa(问题和答案)
run(可以在win10下,pycharm下运行)
1.创建tf-idf文件等(运行2需要先跑1):
python cut_td_idf.py
2.计算两个句子间的各种相似度，先计算一个预定义的，然后可输入自定义的(先跑1):
python sentence_sim_feature.py
3.chatbot_1跑起来(fuzzy检索-没)(独立)：
python chatbot_fuzzy.py
4.chatbot_2跑起来(句向量检索-词)(独立)：
python chatbot_sentence_vec_by_word.py
5.chatbot_3跑起来(句向量检索-字)(独立)：
python chatbot_sentence_vec_by_char.py
6.数据增强(eda)： python enhance_eda.py
7.数据增强(marko): python enhance_marko.py
8.数据增强(translate_account): python translate_tencent_secret.py
9.数据增强(translate_tools): python translate_translate.py
10.数据增强(translate_web): python translate_google.py
11.数据增强(augment_seq2seq): 先跑 python extract_char_webank.py生成数据，
再跑 python train_char_anti.py
然后跑 python predict_char_anti.py
12.特征计算(bert)(提取特征、计算相似度):
run extract_keras_bert_feature.py run tet_bert_keras_sim.py
Data
- chinese_L-12_H-768_A-12(谷歌预训练好的模型)
github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
解压后就可以啦
- chinese_xlnet_mid_L-24_H-768_A-12(哈工大训练的中文xlnet, mid, 24层, wiki语料+通用语料)
- 下载地址[https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet](https://github.com/ymcui/Chinese-PreTrained-XLNet)
- chinese_vector
github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
- 截取的部分word2vec训练词向量(自己需要下载全效果才会好)
- w2v_model_wiki_char.vec、w2v_model_wiki_word.vec都只有部分
- corpus
github项目中只是上传部分数据，需要的前往链接: https://pan.baidu.com/s/1I3vydhmFEQ9nuPG2fDou8Q 提取码: rket
- ner(train、dev、test----人民日报语料)
- webank(train、dev、test)
- 小黄鸡和gossip问答预料(数据没清洗),chicken_and_gossip.txt
- 微众银行和支付宝文本相似度竞赛数据， sim_webank.csv
- sentence_vec_encode_char
- 1.txt(字向量生成的前100000句向量)
- sentence_vec_encode_word
- 1.txt(词向量生成的前100000句向量)
- tf_idf(chicken_and_gossip.txt生成的tf-idf)
requestments.txt
- python_Levenshtei
- 调用Levenshtein，我的python是3.6，
- 打开其源文件: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
- 查找python_Levenshtein-0.12.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl下载即可
- pyemd
- pyhanlp
- 下好依赖JPype1-0.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl
参考/感谢
其他资料