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基于BLSTM-Attention-CRF模型的新能源汽车领域术语
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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
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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
NLP&CC; 2013微博测评数据
NLP&CC; 2013微博测评数据; 包括中文微博观点要素
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、中文微博情绪识别、跨语言情感分类、中文微博实体链接、中文语义依存关系分析五个测评。 每个测评数据包括:评测大纲、评测样例、测试数据、评测结果、评测答案。
2019-12-21 19:22:45
20.32MB
观点要素抽取
微博情绪识别
情感分类
微博实体链接
1
textrank自动文摘
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python代码
textrank自动文摘
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python代码,已经打包好,可以当作工具直接用,也可以作为python练习
2019-12-21 18:51:58
59KB
NLP
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评标专家
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评标专家
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2019-12-21 18:49:53
6.7MB
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