NLP Model

Text Classification(文本分类)

1. CNN 使用CNN（卷积神经网络）对文本进行分类;

2. Bi-LSTM 使用bi-lstm（双向长短时记忆神经网络）对文本进行分类，获得文本时间序列，取最后位置的时间步作为分类向量；

3. HAN 该模块使用GRU对句子和篇章进行编码，然后使用Attention(注意力)机制融合两者的向量，对文本进行分类。

4. BERT 使用预训练模型BERT，在下游的分类任务进行微调。

Doc Embedding(篇章向量)

• 使用bi-lstm对句子和文档进行建模，获得句子和文档向量，在最后的分类层进行融合。

GraphConv(图卷积网络)

• 图卷积网络的一种实现。

Sep2Sep(序列到序列)

• 使用seq2seq完成文章标题自动生成任务。

textSimilarity(文本相似度)

• 针对文本相似度任务进行建模。