本案例介绍命名实体识别（NER）任务的背景、HMM的原理以及如何将数据应用于序列标记问题，帮助同学们建立坚实的理论基础。 同学们可以通过这个案例学习序列标记问题和HMM的理论基础，从而建立机器学习的核心知识，利用HMM知识去解决实际NER问题，从而加深对理论的理解和应用能力。

下载资源是存放一个说明文档和一个exe可执行文件的压缩包，下载压缩后将这个exe可执行文件安装在你要重命名的pdf文件路径下。 在上级路径要有一个excel文件以xlsx为后缀的，里面要有两列，列名字为原文件名和新文件名，列下面为对应的文件名称，注意要带.pdf后缀。 双击exe可执行文件后，在exe文件上级目录会生成一个名字为新的文件夹，里面即为重命名后的pdf文件，同时还会生成一个名字为yanzheng的txt文件，可用于验证文件是否命名正确。同时会保留存原文件和其文件夹，确定原文件都命名成功后就可将其删掉。 说明：如果有要更改文件名的pdf原文件，将其放到存放原文件的文件夹中，双击exe文件，就可以重新生成更改文件名后的新文件，不用将之前生成后的名字为新的文件夹和验证文件删掉。

基于pytorch+bilstm_crf的中文命名实体识别 文件说明 --checkpoints：模型保存的位置 --data：数据位置 --|--cnews：数据集名称 --|--|--raw_data：原始数据存储位置 --|--|--final_data：存储标签、词汇表等 --logs：日志存储位置 --utils：辅助函数存储位置，包含了解码、评价指标、设置随机种子、设置日志等 --config.py：配置文件 --dataset.py：数据转换为pytorch的DataSet --main.py：主运行程序 --main.sh：运行命令 --models.py：模型 --process.py：预处理，主要是处理数据然后转换成DataSet 运行命令 python main.py --data_dir="../data/cnews/final_data/" --log_dir="./logs/" --output_dir="./checkpoints/" --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids="0" --max_seq_len=128 --

葵花8卫星数据产品netCDF文件命名含义（文件名以.nc结尾)。文件亦可从官网下载。

BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的模型，结合了BERT模型、双向长短时记忆网络（Bidirectional LSTM）和条件随机场（CRF）。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型，具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示，对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络，能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文，BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断，使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中，首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后，将这些特征输入到BiLSTM中，通过双向上下文的学习，得到更丰富的句子表示。最后，使用CRF层对各个词的标签进行推断，并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性，同时通过CRF层对标签进行约束，提高了实体识别的

python编写的简单程序，一共只有130多行，但是应付老师绰绰有余：） 实验:基于LSTM的命名实体识别 数据处理 给每个实体类型进行编号、给每个单词进行编号 文本填充 使用标识符，将所有序列处理成同样长度 训练流程 给每个输入和其对应编号建立一个张量 构成训练批 输入LSTM单元 输入全连接层 使用sorftmax或其他分类器进行预测 模型构建 pytorch自带LSTM类/其他工具也可以/自己编码也可以

Lambda 算法是 Hea 的新版本

工程源代码。

chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统，通过API异步通信，实现在微信上交互，可以查询天气、重复问句识别等情况；本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改： 问答库如果是任务型的，就是一个任务型聊天机器人，如果闲聊的问答库，那就是闲聊型聊天机器人； 后续也可以添加意图，用来用意图识别的匹配；也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多，扩展性非常强大。 品尝方式（使用说明） 准备： 环境准备：安装requirement中的依赖包 下载模型，并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下： simbert模型： 启动： 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c

主要介绍了在VB中遍历文件并用正则表达式完成复制及vb实现重命名、拷贝文件夹的方法,需要的朋友可以参考下