ChineseNRE 本项目使用 python 2.7 pytorch 0.4.0 中文实体关系抽取，对实体关系抽取不了解的可以先看。顺便求star～ 数据 中文实体关系抽取数据实在太难找了，data中是忘记在哪里找的人物关系数据集，一共11+1种关系，数据质量不太好，但也找不到其他的了。 （更新）中 ybNero 同学分享了一份数据集，大家可以去issues中查看~ 梅葆玥 梅兰芳 父母 坎坷经历梅葆玥之家庭合影1961年，梅兰芳先生病逝，葆玥、葆玖姐弟俩继承父亲的遗志，挑起了梅剧团的重担 数据格式为: 实体1 实体2 关系 句子。 虽然叫中文实体关系抽取，还是增加了一个英文数据集SemEval2010_task8，简单做了下数据处理，这是免费的公开数据集，其他的好像都要dollar了。。 训练 模型使用的是lstm+attention模型。特征使用词向量+位置向量。 训练前先运行dat

关系提取 卷积神经网络的关系分类 该代码是使用tensorflow的论文的实现。 ＃＃算法 我几乎遵循了上面提到的论文中使用的技术，只调整了一些参数，例如字向量的尺寸，位置向量，优化函数等。 基本体系结构是卷积层，最大池和最终softamx层。 我们总是可以在输入层和最终的softmax层之间添加/删除conv和max-pool层的数目。 我只使用了1个转换和1个最大池。 ##文件 text_cnn.py-这是一个实现模型体系结构的类。 因此，它接受输入，包含所有层，例如conv2d （卷积层）， max_pool等，这些层处理输入向量，最后根据每个类的预测给出输出。 data_hel

基于法律裁判文书的事件撤除及其应用 简介 针对交通肇事案件的裁判文书进行事件要素移除，并在此基础上加入决策结果预测，案件相似度匹配等应用场景。 数据来源： 分词：基于pkuseg 词性标注：基于哈工大LTP / pkuseg 命名实体识别：基于BiLSTM-CRF 应用部分：包括判决结果的预测，案件相似度的比较等

OntoNotes-5.0-NER-BIO 这是CoNLL-2003格式的版本，带有OntoNotes 5.0版本NER的BIO标记方案。 此格式化的版本基于的说明以及在此存储库中创建的新脚本。 简单地说，名为“（Yuchen Zhang，Zhi Zhong，CoNLL 2013），提出了针对OntoNotes 5.0数据的Train-dev-split，并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。 但是，结果不在BIO标记方案中，不能直接用于许多序列标记体系结构中，例如BLSTM-CRF。 此回购协议通过直接生成BIO格式简化了预处理，您可以在实验中使用它们。 步骤1：获取官方的O

血管中心线提取的代码

Distributed optical fiber Brillouin sensors detect the temperature and strain along a fiber according to the local Brillouin frequency shift (BFS), which is usually calculated by the measured Brillouin spectrum using Lorentzian curve fitting. In addition, cross-correlation, principal component analysis, and machine learning methods have been proposed for the more efficient extraction of BFS. However, existing methods only process the Brillouin spectrum individually, ignoring the correlation in t

排名：6 队名：爆写规则一万行 成员： ， ， 环境环境 Ubuntu 18.04 的Python：3.6.5 火炬：1.1.0 CUDA：9.0 CUDNN：7.1.3 所需的包 我们将软件包用于主干BERT模型。 （请注意，原始在比赛期间已更新为 ，但出于稳定性考虑，我们选择使用旧版本。） 所需的Python软件包： fuzzywuzzy==0.17.0 numpy==1.17.0 torch==1.1.0 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 tqdm==4.24.0 records 安装所需的python软件包的命令： pip install

信息提取中文 中文信息提取（包括命名实体识别，关系提取等）专注于最新的深度学习方法。 为了清楚起见，该项目有几个子任务，分别带有详细的README.md。 文件夹RE_BGRU_2ATT /中的详细信息 文件夹NER_IDCNN_CRF /中的详细信息 详情 参考

本文讲叙了如何根据采集来的肌电信号进行特征计算，并进行了不同种方法的计算和求值

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