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  1. 双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具

  2. 双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具，可以使用自己的语料进行训练

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：qq_25807909

  1. Bidirectional LSTM-CRF for Clinical Entity Recognition

  2. A neural architecture based on bidirectional LSTMs and conditional random fields for clinical entity recognition.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：u014535579

  1. Python-CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目

  2. 主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：37mb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. Medical-text-zero-watermarking-scheme-based-on-named-entity-recognition-源码

  2. MedicalNamedEntityRecognition CCKS2017中文名称为医学命名实体识别工具，使用带有字符嵌入的双向lstm和crf模型。数据样本（一般醒目，出院情况，病史情况，病史特点，诊疗经过）与转换版本，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。把玩和PK使用。 项目介绍 电子病历结构化是让计算机理解病历，应用病历的基础。基于对病历的结构化，可以计算出症状，疾病，药品，检查检验等多个知识点之间的关系及其概率，并构成医疗领域的知识图谱，进一步优化医生的工作。 CCKS2018

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：weixin_42143092

  1. 带有CRF的双向长期短期记忆，用于检测FastText语义空间中的生物医学事件触发

  2. 背景技术在生物医学信息提取中，事件提取起着至关重要的作用。 生物事件用于描述生物实体（例如蛋白质和基因）之间的动态效应或关系。 事件提取通常分为触发检测和参数识别。 触发检测的性能直接影响事件提取的结果。 通常，传统方法用于将触发检测作为分类任务来解决，以及使用机器学习或规则方法来构造触发器，从而构造许多功能来改善分类结果。 此外，分类模型仅识别由单个单词组成的触发器，而对于多个单词，结果并不令人满意。结果我们模型的语料库是MLEE。 如果我们仅使用生物医学LSTM和CRF模型而没有其他功能，则

  3. 所属分类：其它

  1. 通过双向LSTM-CNNs-CRF进行端到端序列标记：教程：通过双向LSTM-CNNs-CRF进行端到端序列标记的教程-源码

  2. 通过双向LSTM-CNNs-CRF进行端到端序列标记：教程：通过双向LSTM-CNNs-CRF进行端到端序列标记的教程

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42101641

  1. Min_NLP_Practice：使用CNN双向lstm和crf模型并带有char嵌入功能的中英文Cws Pos Ner实体识别工具。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能的一体化完成标记，实体识别。主要包括原始文本

  2. CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具，使用CNN双向lstm和crf模型，并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换，训练脚本，预训练模型，可用于序列标注研究。注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93％，词性标注准确率约为90％，实体标注（在本样本上）约为85％。 提示 中文分词，词性标注，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：52mb
    • 提供者：weixin_42135073

  1. torchnlp：基于PyTorch和TorchText构建的易于使用的NLP库-源码

  2. 火炬手 TorchNLP是用于NLP任务的深度学习库。 它基于PyTorch和TorchText构建，旨在提供可跨任务使用的可重用组件。 当前，它可以用于具有双向LSTM CRF模型和Transformer网络模型的命名实体识别（NER）和分块任务。 它可以支持使用任何数据集。 不久将添加更多任务 高水平的工作流程 定义NLP任务 扩展Model类并实现forward()和loss()方法以分别返回预测和损失 使用HParams类轻松定义模型的超参数 使用 API定义一个数据函数以返回数据集迭代

  3. 所属分类：其它

  1. anago：双向LSTM-CRF和ELMo用于命名实体识别，词性标记等-源码

  2. anaGo anaGo是在Keras中实现的用于序列标记（NER，PoS标记等）的Python库。 anaGo可以解决序列标记任务，例如命名实体识别（NER），词性标记（POS标记），语义角色标记（SRL）等。 与传统的序列标签求解器不同，anaGo不需要定义任何语言相关的功能。 因此，我们可以轻松地将anaGo用于任何语言。 作为anaGo的示例，下图显示了英语的命名实体识别： 开始使用 在anaGo中，最简单的模型类型是Sequence模型。 序列模型包括诸如fit ， score ，

  3. 所属分类：其它