医学文献中的因果关系提取 使用条件随机场进行因果关系提取和识别。 这是我们的教师的项目。 到项目演示。 介绍 因果关系是两个事件之间的关系：因果。 原因是结果的产生者，而结果是原因的结果。 例如“饥饿是年轻婴儿哭泣的最常见原因。” 原因是“饥饿”，结果是“哭泣”。 当前的工作集中在从医学领域文本中检测和提取因果关系。 从检测因果关系的角度来看，以下区别可能有用： •标记或未标记：如果有特定的语言单位表示这种关系，则标记因果关系； 否则未标记。 标有“我买了它，因为我读了很好的评论”； “当心。 不稳定”不是。 •歧义：如果商标始终表示因果关系，则它是明确的（例如，“因为”）。 如果它有

详细说明位于 zip 文件中的自述文件中。 Github：https://github.com/nlpcl-lab/bert-event-extraction

功率谱密度代码matlab 信号特征提取（DE 和 PSD） 用于提取信号的 DE（差分熵）和 PSD（功率谱密度）特征的代码。 提供了 Matlab 和 python 版本。 input: data [n*m] n electrodes, m time points stft_para.stftn frequency domain sampling rate stft_para.fStart start frequency of each frequency band stft_para.fEnd end frequency of each frequency band stft_para.window window length of each sample point(seconds) stft_para.fs original frequency output: psd,DE [n*l*k] n electrodes, l windows, k frequency bands

baseline feature.py 抽取特征 corpora corpus1.txt 远程监督标注语料 sents.txt 还原的标注句子 sents_with_pos.txt 标注格式变换 dict 字典 数值化转换 entities.dict 实体字典 nes.dict 实体标记字典 postags.dict 词性标记字典 rels.dict 关系字典 libsvm-3.22 svm算法实现工具 result 结果 feature2libsvm.csv 符合libsvm格式的输入文件 features.pickle 抽取特征的结果 features.vec.csv 特征数值化后的结果 grid.out 参数优化结果 grid.png 参数优化结果 model.txt 模型 test.vec 测试语料集 test_vec.scale 数值缩放后测试语料集 train.vec 训练语料

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压缩包包含两个文件： 1、特征提取与图像处理第二版影印版； 2、Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision(3rd)最新第三版，这个是高清文字版哦

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