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NER-LSTM-CRF:一个易于使用的命名实体识别(NER)工具包,在张量流中实现了Bi-LSTM + CRF模型
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2021-02-06
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NER-LSTM-CRF 一个易于使用的命名实体识别(NER)工具包,在张量流中实现了LSTM + [CNN] + CRF模型。 该项目短期内不再维护,PyTorch版本: : 1.型号 Bi-LSTM / Bi-GRU + [CNN] + CRF,其中CNN层针对英文,捕获字符特征,通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add(self.feature_weight_dict [feature_name] .name)。 2.用法 2.1数据准备 训练数据处理成下列形式,特征之间用制表符(或空格)替换,每行共n列,1至n-1列为特征,最后一列为labe
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NER-LSTM-CRF-master.zip (16个子文件)
NER-LSTM-CRF-master
README.md 6KB
test.py 5KB
load_data.py 3KB
preprocessing.py 8KB
train.py 4KB
Model
your_model 1B
Utils
README.md 328B
trietree.py 5KB
train_word2vec_model.py 1KB
utils.py 6KB
model.py 24KB
config.yml 1KB
Res
embed
some_embed 1B
voc
some_voc 1B
data
sample_train.txt 2KB
embedding.txt 874KB
共 16 条
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YuanAndy
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