从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention 的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_Attention_CRF
模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到 86%以上,该方法切实可行。
2019-12-21 19:28:01
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CRF在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：
分词（标注字的词位信息，由字构词）
词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）
命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
2019-12-21 19:18:01
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windows下crf++的python配置需要的文件：
运行环境：vs2013,python2.7.13 32位,win8.1 64位
包含文件
crfpp.h
crfpp.lib
pthread.lib
libcrfpp.dll
这几个应该就够了，少的话给我留言
2017-04-03 00:00:00
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