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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
1
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
1
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
1
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
1
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
1
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
1
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
1
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
1
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
1
条件随机场(CRF)
命名实体
识别实验
条件随机场识别
命名实体
实验代码过程及报告
2015-07-30 00:00:00
4.55MB
CRF
条件随机场
1
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