# daguan-information-extraction
“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛
## 解决方案
- 001_crf_baseline
对原始数据进行标注,格式参照crf++提供的例子,然后使用crf++工具进行训练
- 003_daguan_named_entity_recognition
https://github.com/wenyu332/daguan_named_entity_recognition
- 004_xunlian_keras
未实现
https://github.com/HulkZhang001/ChineseNER/tree/master/xunlian_keras
- Named-Entity-Recognition-BidirectionalLSTM-CNN-CoNLL
https://github.com/mxhofer/Named-Entity-Recognition-BidirectionalLSTM-CNN-CoNLL
- jiesutd/LatticeLSTM
https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM
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“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛.zip (48个子文件)
资料总结
001_crf_baseline
__init__.py 0B
CRF_baseline.py 4KB
template 224B
submit.py 336B
000.make_ner_format_data.py 4KB
001.make_submit.py 3KB
readme.txt 134B
002_bilstm_crf
predict_submit.py 7KB
train_w2v.py 2KB
train_bilstm_crf.py 2KB
prepare_data.py 6KB
__pycache__
prepare_data.cpython-37.pyc 6KB
004_xunlian_keras
test.ipynb 8KB
BiLSTM+CRF(renminRB).ipynb 11KB
bilsm_crf_model.py 920B
test_data.data 1.06MB
val.py 895B
config.pkl 53KB
train_data.data 13.26MB
BiLSTM+CRF(MSRA).ipynb 15KB
BiLSTM+CRF(Boson).ipynb 12KB
process_data.py 2KB
train.py 244B
__pycache__
bilsm_crf_model.cpython-37.pyc 1KB
process_data.cpython-37.pyc 3KB
README.md 624B
003_daguan_named_entity_recognition
utils.py 7KB
tag2id 162B
corpus_word2id 360KB
evaluate.py 1KB
main.py 3KB
word2id 77KB
normal_daguan_test.txt 839KB
models
util.py 5KB
bilstm_crf.py 14KB
bilstm.py 3KB
__pycache__
bilstm_crf.cpython-37.pyc 8KB
config.cpython-37.pyc 623B
bilstm.cpython-37.pyc 2KB
util.cpython-37.pyc 3KB
config.py 259B
next_dev_result
1.453_bilstmcrf_result.txt 341KB
result.txt 875KB
normal_daguan_train.txt 6.48MB
__pycache__
evaluate.cpython-37.pyc 1KB
utils.cpython-37.pyc 5KB
.gitignore 250B
README.md 649B
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妄北y
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