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  1. NER-on-wikipedia-data-源码

  2. 维基百科上的NER数据 问题陈述: 使用Wikipedia API报废数据以执行NER 在命名实体识别之前执行文本预处理 对报废的数据执行命名实体识别,并提取诸如城市,人员,组织,日期,地理实体,产品等实体。 样本输出: 在Streamlit App中显示带注释的文本,并以条形图形式在文本中显示每个标签的出现。 实施基于令牌的身份验证技术以保护API端点。 请使用Python和Flask完成此作业。 随意使用您认为合适的任何Python软件包。 代码和API端点应准备就绪,并可以托管
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  1. NER-on-Wikipedia-data-源码

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  1. flask_ner-源码

  2. 命名实体识别 对报废的数据执行命名实体识别,并使用spacy和flask提取诸如城市,人员,组织,日期,地理实体,产品等实体。 导入所有必需的 from flask import Flask , url_for , render_template , request import spacy from spacy import displacy from flaskext . markdown import Markdown import wikipedia 加载spacy英语图书馆 nlp =
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    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:weixin_42102713
  1. NER-flask-源码

  2. 命名实体识别 对报废的数据执行命名实体识别,并使用spacy和flask提取诸如城市,人员,组织,日期,地理实体,产品等实体。 导入所有必需的 from flask import Flask , url_for , render_template , request import spacy from spacy import displacy from flaskext . markdown import Markdown import wikipedia 加载spacy英语图书馆 nlp =
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    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:51kb
    • 提供者:weixin_42134240
  1. pytorch-flask-deploy-webapp:这是Medical AI中基于PyTorch的命名实体识别(NER)模型(BiLSTM-CRF)的Flask + Docker部署-源码

  2. MedicalNER:使用Flask和Docker作为Web App部署PyTorch NER模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序,可轻松部署您的深度学习(DL)模型 注意 此仓库用于部署任何类型的ML或DL模型,而不仅仅是NER模型。 使用演示 克隆仓库 $ git clone https://github.com/SuperBruceJia/pytorch-flask-deploy-webapp.git 运行以下说明 1)。 构建Docker映像 $ docker build -t ne
  3. 所属分类:其它

  1. Medi-Care:使用ReactJS,Flask,Solidity,IPFS和以太坊区块链的去中心化Web应用程序,可安全存储和查看所有医疗文件-源码

  2. 医疗保健 使用ReactJS,Flask,Solidity,IPFS和以太坊区块链的去中心化Web应用程序,可以安全地存储和查看所有医疗文档。 关于D-App 该应用程序有2个主要用户: 患者 医生 患者可以: 将文档上传到区块链。 该文档被添加为IPFS中返回散列的节点。 然后将哈希存储在区块链上 查看上传的文档。 分析上传的文档。 从文档中提取文本,并使用BERN (生物医学命名实体识别和多类型归一化)对文本执行NER (命名实体识别)。 分析他们的报告以查找与*或疾病相关的关
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    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:weixin_42144366
  1. fetch:从给定站点中删除联系信息-源码

  2. 拿来 这是一个烧瓶应用程序,用于从给定的网站上抓取联系信息 正在安装 python -m venv env source env/bin/activate pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt 测验 python -m pytest tests/ 部署中 构建并运行Flask Docker容器 docker rm -f fetch docker build -t deagle/fetch:stable . docker
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    • 发布日期:2021-04-01
    • 文件大小:144kb
    • 提供者:weixin_42133861
  1. spacyndo-graphql:Spacyndo的GraphQL-源码

  2. Spacy ID GraphQL 欢迎使用https://github.com/danielgo13/dep-ner-spacy-id的GraphQL。 该GraphQL为库使用Flask框架和石墨烯。 您可以使用此模型来预测POS标记,依赖性分析器和命名实体识别。 如何 网址为: spacy-id-ql.herokuapp.com/graphql 。 然后将打开一个Graphiql。 { doPrediction(text: "your text here") {
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:11mb
    • 提供者:weixin_42121412