NER-LSTM-CRF 一个易于使用的命名实体识别（NER）工具包，在张量流中实现了LSTM + [CNN] + CRF模型。 该项目短期内不再维护，PyTorch版本： : 1.型号 Bi-LSTM / Bi-GRU + [CNN] + CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add（self.feature_weight_dict [feature_name] .name）。 2.用法 2.1数据准备 训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符（或空格）替换，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为labe

用于药物命名实体识别的LSTM-CRF

条件随机场crf 马尔可夫随机场mrf 的编程实现，包含代码和数据集，求解算法BFGS等

crf--python编码，有两种结构

使用深度学习方法BiLSTM，并结合CRF模型的标签依赖性特点，解决命名实体识别的序列标注问题

% minFunc fprintf('Compiling minFunc files...\n'); mex minFunc/lbfgsC.c % KPM fprintf('Compiling KPM files...\n'); mex -IKPM KPM/repmatC.c % crfChain fprintf('Compiling crfChain files...\n'); mex crfChain/mex/crfChain_makePotentialsC.c mex crfChain/mex/crfChain_inferC.c mex crfChain/mex/crfChain_lossC2.c

window和Linux两个版本的都有，解决网上各种坑爹的假资源！crf++0.58

C++版的条件随机场资料（CRF），包括资源包、实例、说明文档等。

条件随机场的ppt，讲得比较详细 对研究条件随机场有一定的帮助

CRF++-0.58的Linux安装包，直接解压后就可以安装使用，用于人工智能的条件场训练