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python命名实体识别demo

python命名实体识别的demo以及训练字典，采用4-tag形式，准确率80以上

2019-12-21 20:56:03 12.14MB ner python

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NER中文命名实体识别数据集

中文命名实体识别数据集，很好用。包括组织，机构和人物三个实体。

2019-12-21 20:49:05 1.81MB NLP NER

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自然语言处理数据集——初中数学学科

提供高中数学学科的知识数据集，包含6661个样本和706个实体，提供了基于该数据集的实体关系数据库（一共12种关系，11250个实体关系对）。该数据集可用于基于高中数学学科的知识图谱的构建，包含命名实体识别、实体关系抽取、文本分类等任务。

2019-12-21 20:46:02 502KB 自然语言处理 初中数学学科 深度学习 命名实体识别

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双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具

双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具，可以使用自己的语料进行训练，欢迎大家交流学习。训练数据需要自己进行获取

2019-12-21 20:35:50 40.13MB 自然语言处理 命名实体识别

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处理好的人民日报语料，可以直接用CRF训练命名实体

处理好的人民日报语料，用于命名实体识别，两个文件分别为字符集和词语级

2019-12-21 20:35:50 4.53MB 自然语言处理 命名实体识别

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SIGHAN 2006 Bakeoff-3中文语料

著名的Sighan Bakeoff语料。包含了训练集、测试集及测试集的（黄金）标准切分。

2019-12-21 20:35:03 2.33MB 命名实体识别 数据集

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sighan 2006 MSRA命名实体语料(BIO格式)

2006年sighan命名实体识别任务语料，MSRA提供。已经转成BIO格式，可直接用于NER训练

2019-12-21 20:29:10 7.18MB NER BIO格式 bakeoff2006 MSRA语料

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中文NLP命名实体识别序列标注工具YEDDA

中文NLP序列标注工具。利用CRF进行命名实体识别NER，自动标注数据集产生语料库，可以选择BIO或者BMES标注体系。

2019-12-21 19:58:54 9.85MB NLP CRF

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基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现

基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo，采用的方法是条件随机场(CRF)，实现CRF的第三方库为[python-crfsuite]。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。

2019-12-21 19:28:01 405KB CRF 命名实体识别 医疗

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基于BLSTM-Attention-CRF模型的新能源汽车领域术语抽取

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 1.48MB Attention CRF BLSTM 命名实体抽取

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