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。

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。

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

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、infonce

nlu_torch. 意图槽位模型训练框架（单意图、独立槽位），使用的是JointBERT的结构进行编写，槽位提取时可以选择双指针(Binary Pointer)实体抽取和Global Pointer两种方法。

uie_torch. 百度UIE抽取模型torch版训练预测框架

image_classification. 常用的一些用于图像分类的模型demo。

text_classifier_torch. Text classification repository built with Torch, featuring training tricks, acceleration methods, and model optimization techniques like distillation, compression, and pruning. Supports single-label and multi-label training with customizable configurations. 基于Torch的文本分类仓库，包含训练技巧、加速方法以及模型优化技术，如蒸馏、压缩和剪枝。支持单标签和多标签训练，并提供可自定义的配置选项。

text_classification_by_transformer. 使用transformer模型进行文本的分类，基于Tensorflow2.3开发

seq2seq. 基于Tensorflow官方教程的基于注意力的神经机器翻译重构的代码，使用Seq2Seq做机器翻译和摘要生成代码仓库。使用Tensorflow2.3进行构建。

relation_extraction. 关系抽取

ErnieForCSC. 百度ErnieCSC纠错模型

reinforcement_learning_tutorial. 强化学习学习代码

faiss_utils. Python

practical-pytorch. Python

pdf_online. 在线浏览上传的pdf文件(网页基于Django2.0框架)

chatbot. Python

stanleylsx.github.io. HTML