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「这是我参与11月更文挑战的第8天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战」 高复用Bert模型文本分类代码：模型部分

Doc2Vec或者叫做Paragraph2vec是一种非监督式算法。 主要内容：使用gensim库将新闻标题转化为Doc2Vec向量

参考笔记：掘金-NLP预处理技术。笔者根据其框架以及自身学习积累扩充了特征提取(Feature Extraction)部分的内容

更新一套复用性极高的基于Bert预训练模型的文本分类代码详解，分为三篇文章对整套代码详细解读，本篇将详解数据读取部分。

本文提供竞赛的Baseline，采用hugging face的预训练模型配合pipeline方法快速得到文本摘要，经过测试Rouge_L分数为 0.22，第8名.

主要内容：使用SimpleTransformers实践完成命名实体识别(Named Entity Recognition，简称NER)任务

主要内容： 使用易上手的simpletransformers完成文本分类任务， （一）安装 simpletransformers 教程 （2）使用simpletransformers完成文本分类任务的

主要内容：参考openkg的开源内容，通过爬虫从百度百科获取高校信息，使用D3js搭建知识图谱，在本地部署知识图谱Demo。

小知识，大挑战！本文正在参与“程序员必备小知识”创作活动。 本次博客介绍一个高效的单篇新闻抽取的工具包，该工具包能够出色完成不同新闻门户网站中新闻信息的抽取的工作。