基于扩张神经网络（Divolved Convolutions）训练好的医疗领域的命名实体识别工具，这里主要引用模型源码，以及云部署方式供大家交流学习。 环境 阿里云服务器：Ubuntu 16.04 Python版本：3.6 Tensorflow：1.5 第一步：来一个Flask实例，并跑起来： 使用的是Pycharm创建自带的Flask项目，xxx.py from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() 执行python xxx.py就可以运行在浏览器中测试若直接在dos窗口中：输入命令也可测试。 第二部：服务器配置 服务器python版本为3.x 安装pi

多任务学习专家 注意：从0.4.0开始，tf版本必须大于等于2.1。 安装 pip install bert-multitask-learning 它是什么 这个项目使用变压器（基于拥抱面部变压器）进行多模式多任务学习。 我为什么需要这个 在原始的BERT代码中，多任务学习或多GPU训练都不可行。 另外，该项目的初衷是NER，它在原始BERT代码中没有有效的脚本。 总而言之，与原始bert回购相比，此回购具有以下功能： 多模式多任务学习（重写大部分代码的主要原因）。 多GPU训练 支持序列标记（例如NER）和Encoder-Decoder Seq2Seq（带变压器解码器）。 支持哪些类型

在刚刚接触python的时候，时常会发生这个问题：pip install成功了，运行代码时仍提示ImportError: No module named xxxxx 当时唯一会的解决办法是…完全卸载python，再把包一个一个的安装回来，超费时费力… 后来发现其实很多时候问题是因为：使用者有意无意创建了几个python环境，导致了使用的python环境和pip安装包的环境不一致导致的。 （这种情况可能无意中发生，比如安装anaconda、microconda或者使用pycharm的时候新建工程使用了创建新虚拟环境 等等等等情况…） 解决办法 首先，先查看Pycharm里的python环境的路径

BERT-BiLSTM-CRF-NER Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning 使用谷歌的BERT模型在BLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的Tensorflow代码' 中文文档请查看 如果对您有帮助，麻烦点个star,谢谢~~ Welcome to star this repository! The Chinese training data($PATH/NERdata/) come from: The CoNLL-2003 data($PATH/NERdata/ori/) come from: The evaluation codes come from: Try to implement NER work based on google'

python3.X中关于报错信息“ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’”的处理方法 笔者运行环境:MacOs Catalina ; python3.7.0 ; PyCharm2019.3.3 笔者实操时遇到“ModuleNotFoundError: No module named ‘numpy’”报错，查询了一下有的是通过cmd使用pip安装numpy库，但经个人测试，没有成功。后经查询和测试可在PyCharm中直接安装numpy库（可能是3.X的版本特性）。 第一步：点击preferences 第二步：点击Project目录下的

简单的变形金刚 该库基于HuggingFace的库。 使用简单的Transformers，您可以快速训练和评估Transformer模型。 初始化模型，训练模型和评估模型仅需要三行代码。 技术支持 序列分类 代币分类（NER） 问题回答 语言模型微调 语言模型训练 语言生成 T5型号 Seq2Seq任务 多模态分类 对话式AI。 文本表示生成。 目录 设置 与conda 从安装Anaconda或Miniconda Package Manager 创建一个新的虚拟环境并安装软件包。 conda create -n st python pandas tqdm conda activate st如果使用cuda： conda install pytorch>=1.6 cudatoolkit=11.0 -c pytorch否则： conda install pytorch cpuonly

python3缺少依赖文件，python3有_bz2和bz2，python2只有bz2。把解压文件放在 python安装目录/lib/python3/lib-dynload

Named Entity Recognition of CEMR is provided by Yidu Cloud.本数据集由医渡云提供。 subtask2_unlabeled.txt subtask1_test.zip subtask1_train.zip subtask2_test.zip subtask2_train.zip

最近在学习文本分析处理中的句法分析时需要导入斯坦福的stanfordcorenlp模块，然后我在cmd中pip install stanfordcorenlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 进入jupyter载入模块时候仍提示了ModuleFoundError，如下图：  经过一番查询，有的用复制粘贴把模块移动到指定路径下，只是从表面上解决了问题，像我这种打破砂锅问到底的性格这种答案显然是无法打动我的。最后在我的不懈努力终于明白了其中的奥妙。 这里涉及了两个路径 一个是在Anaconda中jupyter中的python编译路径，我们可

Agricultural Knowledge Graph 由于工作原因，该项目已停止维护。因此项目代码仅供参考，项目中包含的数据可免费用于学术等非商业用途。 相关工作请引用paper: AgriKG: An Agricultural Knowledge Graph and Its Applications[C]. DASFAA (3) 2019: 533-537 项目介绍： 本项目是上海市《农业信息服务平台及农业大数据综合利用研究》子课题《上海农业农村大数据共享服务平台建设和应用》的研究成果。 该课题是由上海市农业委员会信息中心主持，以“致富农民、服务市民、提高行政管理效能”为目标，充分发挥大数据在农业农村发展中的重要功能和巨大潜力，重点建设上海市级农业农村大数据中心，促进信息资源的共建共享和创新应用。 华东师范大学数据科学与工程学院（以下简称华师大数据学院）作为课题主要参与单位以实现智慧