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biaffine-ner:将实体识别命名为依赖项解析
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2021-02-04
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将实体识别命名为依赖项解析 介绍 该存储库包含以下论文中介绍的代码: 于俊涛,伯纳德·博内特和马西莫·波西奥在2020年计算语言学协会(ACL)第58届年会论文集中 设置环境 该代码使用Python 2和Tensorflow 1.0编写,Amir提供了Python3和Tensorflow 2.0版本(请参阅其他版本)。 开始之前,您需要使用pip install -r requirements.txt列出的所有必需软件包。 然后下载BERT模型,对于英语,我们使用,对于其他语言,我们使用。 之后,修改并运行extract_bert_features/extract_bert_featu
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biaffine-ner-master.zip (14个子文件)
biaffine-ner-master
get_char_vocab.py 729B
train.py 3KB
biaffine_ner_model.py 16KB
util.py 12KB
LICENSE 11KB
evaluate.py 598B
requirements.txt 63B
experiments.conf 4KB
README.md 3KB
extract_bert_features
tokenization.py 12KB
extract_features.py 12KB
extract_bert_features.sh 382B
modeling.py 44KB
data.py 2KB
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