自然语言处理数据集-5 万多条中文命名实体识别标注数据-中文命名实体识别.rar
2022-05-12 08:42:34
2.9MB
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pytorch lstm+crf、bilstm+crf 、LSTM CRF 命名实体识别代码
代码和数据可以直接运行
2022-04-22 09:08:48
6.83MB
课程目标：
学习完本门课程，您将对自然语言处理技术有更深入的了解，彻底掌握中文命名实体识别技术。
适用人群：
自然语言处理从业者、深度学习爱好者
课程简介：
命名实体识别作为自然语言处理的基础技术之一，在自然语言处理上游各个任务（问答系统、机器翻译、对话系统等）重扮演者十分重要的角色，因此深入掌握命名实体识别技术，是作为自然语言处理从业者毕本技能，本课程理论与实践相结合，希望能给大家带来帮助。
课程要求：
（1）开发环境：Python3.6.5 Tensorflow1.13.1；（2）开发工具：Pycharm；
（3）学员基础：需要一定的Python基础，及深度学习基础；
（4）学院收货：掌握命名实体识别关键技术；
（5）学院资料：见课程资料；
（6）课程亮点：全程实战操作，徒手撸代码。
2022-03-30 21:57:45
515B
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基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER）
基于tensorflow官方代码修改。
环境
Tensorflow：1.13
的Python：3.6
tensorflow2.0会报错。
搜狐比赛
在搜狐这个文本比赛中写了一个基准，使用了bert以及bert + lstm + crf来进行实体识别。
其后只使用BERT的结果如下，具体评估方案请看比赛说明，这里的话只做了实体部分，情感全部为POS进行的测试嘲笑。
使用bert + lstm + crf结果如下
训练验证测试
export BERT_BASE_DIR=/opt/hanyaopeng/souhu/data/chinese_L-
2022-03-24 12:22:48
1.7MB
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语义理解/口语理解，项目包含有词法分析：中文分词、词性标注、命名实体识别；口语理解：领域分类、槽填充、意图识别。
2022-03-22 16:05:31
3KB
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