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Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper.

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Law Crime Mining Based on Corpus build and content analysis by NLP methods. 基于领域语料库构建与NLP方法的裁判文书与犯罪案例文本挖掘项目

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LCNN: End-to-End Wireframe Parsing

leeml-notes

李宏毅《机器学习》笔记，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/leeml-notes

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:octocat: (Weekly Update) Python / C++11 Solutions of All 1384 LeetCode Problems

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2019语言与智能技术竞赛-基于知识图谱的主动聊天

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Rank2 solution (no-BERT) for 2019 Language and Intelligence Challenge - DuReader2.0 Machine Reading Comprehension.

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works in real-time with detection and recognition accuracy up to 99.8% for Chinese license plates: 100 ms/plate

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Light-Head R-CNN

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面向中文领域的轻量文本匹配框架，集成文本匹配，文本蕴含，释义识别等领域的各个经典，STA模型

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快如闪电的bilibili下载工具，基于Python现代Async特性，高速批量下载整部动漫，电视剧，up投稿等

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基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架，包含知识表示学习、实体识别与链接、实体关系抽取、事件检测与抽取、知识存储与查询、知识推理六大功能模块，已实现了命名实体识别、关系抽取、事件抽取、表示学习等功能。框架功能丰富，开箱可用，极易上手！基本都是学习他人实现然后自己修改融合到框架中，没有细致调参，且有不少Bug～

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NLP 框架 - 基于Pytorch和torchtext的自然语言处理深度学习框架，包含序列标注、文本分类、句子关系、文本生成、结构分析、五大功能模块，已实现了命名实体识别、中文分词、词性标注、语义角色标注、情感分析、关系抽取、语言模型、文本相似度、文本蕴含、依存句法分析、词向量训练、聊天机器人、机器翻译、文本摘要等功能。框架功能丰富，开箱可用，极易上手！基本都是学习他人实现然后自己修改融合到框架中，没有细致调参，且有不少Bug～

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Lightweight models for real-time semantic segmentation(include mobilenetv1-v3, shufflenetv1-v2, igcv3, efficientnet).

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It's is an Android document detection library built on top of OpenCV 4.4.0 It works best with a dark background.

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这是一个模拟登陆网站的模块

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Longformer: The Long-Document Transformer

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implement of LSTM+CRF with pytorch

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Elegant PyTorch implementation of paper Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)

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The vue lib for markdown-it.

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一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。This is a mathematic expression recognition project.

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The dataset and PyTorch Implementation for ACL 2020 paper "MATINF: A Jointly Labeled Large-Scale Dataset for Classification, Question Answering and Summarization".

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A simple package to allow users to run Monte Carlo Tree Search on any perfect information domain

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Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.

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Theano implementation of Memory Networks

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此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

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