论文《End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF》的代码实现
2021-04-20 15:47:18
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基于Tensorflow1.x实现BiLstm+CRF，代码可运行，包括中药说明书实体识别挑战的比赛数据。
2021-04-18 18:54:56
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深入理解条件随机场：包含其原理、应用及举例。CRF 就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过 HMM 使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而 CRF 反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域 CRF 更胜一筹。
2021-04-13 22:34:32
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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
2021-04-01 15:26:35
58.12MB
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