bert_seq2seq:pytorch实现 Bert 做seq2seq任务使用unilm方案现在也可以做自动摘要文本分类情感分析NER词性标注等任务支持t5模

bert_seq2seq 一个轻量级的小框架。 pytorch实现bert做seq2seq任务,使用unilm方案。如果喜欢的话欢迎star~ 谢谢谢谢。如果遇到问题也可以提issue,保证会回复。 也欢迎加入交流群~ 可以提问题,提建议,互相交流 QQ群: 975907202 本框架目前可以做各种NLP任务,支持bert、roberta、gpt2模型: seq2seq 比如写诗,对联,自动摘要等。 cls_classifier 通过提取句首的cls向量去做分类,比如情感分析,文本分类。 sequence_labeling 序列标注任务,比如命名实体识别,词性标注。 relation_extract 关系抽取,比如三元组抽取任务。(复现苏剑林老师的例子,不完全一样。) 四种任务分别加载四种不同的模型,通过 model_class="seq2seq" or "cls" or "sequenc