内尔 命名实体识别在该项目中，诸如人员，城市，组织，地缘政治实体，日期等实体将被ner模型自动识别。我们将使用来自Wikipedia的报废数据来测试该模型。 有两个程序：ner_model_training.py用于训练ner模型。 dep.py用于使用streamlit模型将其作为Web应用程序作为Web应用程序运行用来运行模型的命令：streamlit run dep.py

Named Entity Recognition of CEMR is provided by Yidu Cloud.本数据集由医渡云提供。 subtask2_unlabeled.txt subtask1_test.zip subtask1_train.zip subtask2_test.zip subtask2_train.zip

命名实体识别实战（BERT）-附件资源

伯特·纳尔 使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 使用Python训练模型并使用C ++进行推理 要求 python3 pip3 install -r requirements.txt 跑步 python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_name=ner --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 5 --do_eval --warmup_proportion=0.1 结果 BERT库 验证数据 precision recall f1-score support PER 0.9677 0.9745

Agricultural Knowledge Graph 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。 相关工作请引用paper: AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications[C]. DASFAA (3) 2019: 533-537 项目介绍： 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果。 该课题是由上海市农业委员会信息中心主持，以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设上海市级农业农村大数据中心，促进信息资源的共建共享和创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院（以下简称华师大数据学院）作为课题主要参与单位以实现智慧

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