PyTorch 深度学习项目集合

📊 仓库统计与趋势

⭐ Star 趋势图表

📈 详细统计信息

🎯 贡献者统计

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这是一个包含多个基于 PyTorch 的深度学习项目的仓库，主要用于展示 BERT 模型在自然语言处理任务中的应用。

📂 项目结构

🎯 NLP 项目

1. BERT 情感分类 (bert-sst2/)

• 任务: 基于 BERT 实现情感二分类
• 数据集: SST-2 数据集子集（10,000条电影评论）
• 功能: 将文本分类为正面或负面情感
• 特色: 支持单机训练、数据并行、分布式训练

2. BERT 命名实体识别 (bert-ner/)

• 任务: 基于 BERT 实现命名实体识别（NER）
• 数据集: CoNLL-2003 数据集子集（14,040条）
• 功能: 识别文本中的人名、地名、机构名等实体
• 标注: 使用 BIO 标注体系

📊 分析工具

3. GitHub Star 趋势统计 (star-trends/) ⭐ 新增功能

• 功能: 分析和可视化 GitHub 仓库的 star 趋势
• 特色:
  • 📈 详细的趋势分析和统计报告
  • 🌐 交互式 Web 仪表板
  • 📊 精美的可视化图表
  • 💾 数据导出功能
• 用途: 监控项目受欢迎程度、制作推广材料、研究开源项目发展轨迹

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.7+
• PyTorch
• Transformers
• 其他依赖见各项目的 requirements.txt

使用方法

BERT 项目

# 情感分类
cd bert-sst2
python bert_sst2.py

# 命名实体识别
cd bert-ner
python bert_ner.py

Star 趋势分析

# 命令行使用
cd star-trends
pip install -r requirements.txt
python star_tracker.py owner/repo

# Web 仪表板
streamlit run web_dashboard.py

📖 详细文档

每个项目都包含详细的中文文档：

• bert-sst2/readme.md - BERT 情感分类详细教程
• bert-ner/readme.md - BERT 命名实体识别详细教程
• star-trends/README.md - Star 趋势分析工具使用指南

🎯 适用对象

学习者

• 想要学习 BERT 模型微调的开发者
• 自然语言处理初学者
• 需要了解开源项目趋势的研究者

研究者

• 需要基准实现的 NLP 研究人员
• 开源项目数据分析研究者

项目维护者

• 需要监控项目 star 趋势的开源作者
• 需要制作项目推广材料的团队

🛠️ 技术栈

• 深度学习: PyTorch, Transformers
• 数据处理: Pandas, NumPy
• 可视化: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Web 框架: Streamlit
• API 集成: GitHub REST API

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🤝 贡献

欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！请查看各个项目的 README 了解具体的贡献指南。

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📊 实时 Star 趋势监控

📈 当前统计（自动更新）

• 总 Stars:
• 总 Forks:
• 总 Issues:
• 仓库大小:
• 代码行数:

🏆 Star 历史记录

📅 活跃度监控

🌟 Star 分布分析

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⭐ 如果这个项目对您有帮助，请考虑给仓库一个 star！

上面的统计图表会自动更新，您可以：

• 📊 查看实时的 star 增长趋势
• 📈 监控项目的活跃度变化
• 🎯 分析贡献者和用户参与情况
• 📱 在项目主页直接看到最新数据

您也可以使用我们的 star-trends/ 工具来进行更深入的趋势分析！