# SegPosNer_Bilstm_CRF
基于深度学习bi_lstm_crf的(分词/词性标注/实体识别)实现.
# Data Demo
seg:train.txt
```
预 B
约 E
即 B
可 E
获 B
得 E
考 B
试 E
大 S
礼 B
包 E
```
pos:pos_train.txt
```
迈向 v
充满 v
希望 n
的 u
新 a
世纪 n
```
# Run
> python train.py
```
start to training...
step: 20/20000... loss: 60.6413... 1.0220 sec/batch
step: 40/20000... loss: 55.0804... 1.1040 sec/batch
.
.
step: 3760/20000... loss: 2.1385... 0.9900 sec/batch
step: 3780/20000... loss: 1.9285... 0.9870 sec/batch
step: 3800/20000... loss: 1.5843... 1.0100 sec/batch
val len: 5000
accuracy:85.58%. best:87.26%
```
# Test
> python test.py
```
start to testing...
word / tag / pre
上 / B / B
述 / E / E
担 / B / B
保 / E / E
不 / S / B
构 / B / E
成 / E / S
关 / B / B
联 / E / B
交 / B / E
易 / E / S
。 / S / S
```
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
# SegPosNer_Bilstm_CRF 基于深度学习bi_lstm_crf的(分词/词性标注/实体识别)实现. # Data Demo seg:train.txt ``` 预 B 约 E 即 B 可 E 获 B 得 E 考 B 试 E 大 S 礼 B 包 E ``` pos:pos_train.txt ``` 迈向 v 充满 v 希望 n 的 u 新 a 世纪 n ``` # Run > python train.py ``` start to training... step: 20/20000... loss: 60.6413... 1.0220 sec/batch step: 40/20000... loss: 55.0804... 1.1040 sec/batch . . step: 3760/20000... loss: 2.1385... 0.9900 sec/batch step: 3780/20000... loss: 1.9285... 0.9870 sec/batch step: 3800/20000... loss: 1.5843..
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
SegPosNer_Bilstm_CRF-code.zip (9个子文件)
SegPosNer_Bilstm_CRF-code
data
dev.txt 51KB
pos_train.txt 8.66MB
test.txt 52KB
train.txt 192KB
model.py 10KB
read_utils.py 7KB
train.py 2KB
test.py 1KB
README.md 867B
共 9 条
- 1
资源评论
- 2301_768318812024-05-05资源内容总结地很全面,值得借鉴,对我来说很有用,解决了我的燃眉之急。
MarcoPage
- 粉丝: 4379
- 资源: 8837
下载权益
C知道特权
VIP文章
课程特权
开通VIP
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功