放到lib/python2.7/lib-dynload/下解决Python2的No module named _sqlite3问题
2022-01-24 19:07:56 83KB KG
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前言 最近在网上找了很多下载Crypto的方法,感觉作用都不算很大,然后自己瞎搞瞎搞就搞好了:grinning_face_with_sweat:,所以打算分享出来。 直接pip下载或者Anaconda下载,Anaconda的话可以直接在官网上下载,pip就不说了,下载python时自带的 下载完之后 会出现一些错误呀那些就不要管 一堆东西也看不懂,不去管。 然后直接用的话发现用不了,会出现错误:ModuleNotFoundError: No module named ‘Crypto’ 这个时候用everything这个软件查找pycrypto,这个软件可以直接百度下载,很方便的一个软件。 然后搜索出来之后找到文件夹类的东西 pytho
2022-01-19 15:40:03 248KB du ed le
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A_survey_of_named_entity_recognition_and_classification
2021-12-31 16:15:52 131KB named entity recognition classified
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named-entity-recognition-django-webapp
2021-12-29 21:46:14 8.95MB Python
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恶毒的 基于实体级别F1分数的命名实体识别(NER)系统的评估脚本。 定义 Nadeau和Sekine(2007)已描述了此处实施的度量标准,该度量标准已广泛用作“消息理解会议”的一部分(Grishman和Sundheim,1996)。 它根据两个轴评估NER系统:是否能够为实体分配正确的类型,以及是否找到确切的实体边界。 对于两个轴,都计算正确的预测数(COR),实际的预测数(ACT)和可能的预测数(POS)。 从这些统计数据中,可以得出准确性和召回率: precision = COR/ACT recall = COR/POS 最终得分是对类型和边界轴的精度和召回率进行微平均的F1度量。 安装 pip install nereval 用法 当分类结果已写入JSON文件时,可以从Python内部使用此脚本,也可以从命令行使用该脚本。 从命令行使用 假设我们在input.json具有以下
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Chinese NER Project 本项目为CLUENER2020任务baseline的代码实现,模型包括 BiLSTM-CRF BERT-base + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) Roberta + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) 本项目BERT-base-X部分的代码编写思路参考 。 项目说明参考知乎文章: Dataset 实验数据来自。这是一个中文细粒度命名实体识别数据集,是基于清华大学开源的文本分类数据集THUCNEWS,选出部分数据进行细粒度标注得到的。该数据集的训练集、验证集和测试集的大小分别为10748,1343,1345,平均句子长度37.4字,最长50字。由于测试集不直接提供,考虑到leaderboard上提交次数有限,本项目使用CLUENER2020的验证集作为模型表现评判的测试集。 CLUENER2020共有10个
2021-11-29 23:16:05 12.45MB pytorch named-entity-recognition ner bert
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Python版本3.5.1, pip install requests 之后依然提示 Python ImportError: No module named ‘requests’ 经过文件搜索和提示,发现是因为安装目录不正确。 一定要切到Python的主目录下安装requests。 如果提示已经安装,那原因是安装的路径不正确,需要先卸载。找到现在的安装目录(会提示),在CMD窗口切过去,执行: pip uninstall requests C:\Users\Administrator>pip uninstall requests Uninstalling requests-2.14.2:
2021-11-27 15:55:11 44KB du ed le
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CLUENER细粒度命名实体识别 更多细节请参考我们的: : 数据类别: 数据分为10个标签类别,分别为: 地址(address),书名(book),公司(company),游戏(game),政府(government),电影(movie),姓名(name),组织机构(organization),职位(position),景点(scene) 标签类别定义和注释规则: 地址(address): **省**市**区**街**号,**路,**街道,**村等(如单独出现也标记)。地址是标记尽量完全的, 标记到最细。 书名(book): 小说,杂志,习题集,教科书,教辅,地图册,食谱,书店里能买到的一类书籍,包含电子书。 公司(company): **公司,**集团,**银行(央行,中国人民银行除外,二者属于政府机构), 如:新东方,包含新华网/中国军网等。 游戏(game): 常见的游戏,注意
2021-11-24 18:05:14 529KB dataset named-entity-recognition chinese seq2seq
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问题描述: 运行一段程序的时候会提示: Traceback (most recent call last): File "sigmoid.py", line 3, in import matplotlib.pylab as plt File "D:\software\python\python37\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py", line 205, in _check_versions() File "D:\software\python\python37\lib\site-packages\matplotlib
2021-11-17 19:50:52 29KB al ALL date
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中文命名实体识别 数据集 本项目尝试使用了多种不同的模型(包括HMM,CRF,Bi-LSTM,Bi-LSTM + CRF)来解决中文命名实体识别问题,数据集用的是论文ACL 2018 中收集的简历数据,数据的格式如下,它的每个行由一个字及其对应的标注组成,标注集采用BIOES,句子之间用一个空行替换。 美 B-LOC 国 E-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 E-PER 我 O 跟 O 他 O 谈 O 笑 O 风 O 生 O 该数据集就位于项目目录下的ResumeNER文件夹里。 运行结果 下面是多种不同的模型以及这Ensemble这四个模型预测结果的准确率(取最好): HMM 慢性肾功能衰竭 双线性STM BiLSTM + CRF 合奏 召回率 91.22% 95.43% 95.32% 95.72% 95.65% 准确率 91.49% 95.43% 95.37% 95.74% 95.69% F1分数 91.30% 95.42% 95.32% 95.70% 95.64% 最后一列Ensemble是将这四个模型的预测结果结合起来,使用“
2021-11-13 17:18:20 24.44MB nlp hmm crf named-entity-recognition
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