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named-entity-recognition:C ++中的简单NER模型
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2021-05-24
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#named-entity-recognition 同时使用MITIE库和Convnet。 要运行此代码,您应该具有 OpenCV MITIE lib&dlib(新版本可以在找到) ##编译并运行 下载MITIE并通过运行以下命令安装mitie模型: make MITIE-models 将mitielib文件夹和dlib放入named-entity-recognition文件夹 将MITIE-models/english/total_word_feature_extractor.dat放入./network文件夹 通过运行编译: cmake . make 跑步: ./NER x 其中x是运行模式: 1:火车米蒂 2:训练卷积神经网络 3:使用mitie进行命名实体识别 4:使用卷积神经网络进行命名实体识别 ##结构和算法,请参阅。 ##去做 ... ## MITIE许
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named-entity-recognition-master.zip (36个子文件)
named-entity-recognition-master
config.txt 1KB
dataset
wordvecs.txt 2.54MB
news_tagged_data.txt 138KB
src
gradient_checking.h 404B
helper.h 742B
mitie_ner.cc 6KB
read_data.cc 4KB
read_data.h 878B
convolution.cc 15KB
sample.cc 7KB
train_network.cc 7KB
get_sample.cc 2KB
cost_gradient.cc 11KB
weight_init.cc 3KB
train_network.h 541B
string_proc.h 504B
weights_IO.h 546B
result_predict.cc 10KB
read_config.h 371B
result_predict.h 1KB
weights_IO.cc 4KB
gradient_checking.cc 4KB
mitie_ner.h 428B
data_structure.h 2KB
cost_gradient.h 175B
matrix_maths.h 1KB
helper.cc 5KB
get_sample.h 319B
general_settings.h 2KB
read_config.cc 9KB
string_proc.cc 6KB
convolution.h 939B
weight_init.h 285B
matrix_maths.cc 4KB
CMakeLists.txt 257B
README.md 2KB
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