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nlp命名实体识别Named Entity Recognition NER demo 1.制作word和tag的dic,dic的id是0开始的int,出现频率高的排在前面 2.将每一句话转成2个80维的向量(即最长80个字),第一个是出现句子的 word 的id(train_x),第二个是对应的ner的tag(命名实体)的id(train_y) 3.把(train_x) (train_y) 用深度学习的方法训练后, 以后input一个句子, 就可以返回 对应的tag 4.用 test_x测试准确率
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ner
ner_demo.py 6KB
train.txt 3.34MB
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陈君豪
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