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
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一个双向LSTM程序 Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都取得相当巨大的成功，并得到了广泛的使用。 LSTM 通过刻意的设计来避免长期依赖问题。记住长期的信息在实践中是 LSTM 的默认行为，而非需要付出很大代价才能获得的能力！ 所有 RNN 都具有一种重复神经网络模块的链式的形式。在标准的 RNN 中，这个重复的模块只有一个非常简单的结构，例如一个 tanh 层。(A bidirectional LSTM program Long short term network, commonly known as LSTM, is a special type of RNN that can learn long-term dependent information. LSTM was proposed by Hochreiter & schmidhuber
2022-04-06 20:07:05
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智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab代码模型及运行结果
2022-04-05 23:29:27
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事件抽取是自然语言处理中一项具有挑战性的任务，对于后续的信息处理有重要作用。本文采用BiLSTM模型与Attention层结合，完成了事件触发词检测，实现了事件类别的分类。与以往的事件检测方法相比，本文将两类任务视作同一个任务，避免了上游任务对下游任务的影响，使用神经网络学习特征，引入注意力机制突出重点信息。在MELL语料上进行生物事件抽取实验，结果表明准确率和召回率较高，F1值为81.66%，优于以往的方法。
2022-04-05 13:17:16
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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
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基于Attention-BiLSTM-LSTM神经网络的短期电力负荷预测方法.pdf
2022-03-09 21:03:18
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BiLSTM CNN 在 Keras 中完成知识图谱
Keras 实现了题为“使用 CNN-BiLSTM 和注意力机制实现知识图完成的基于路径的推理方法”的论文。 给定一个候选关系和两个实体，它使用卷积运算和 BiLSTM 编码将实体连接到低维空间的路径。 还应用了一个注意力层来捕获候选关系与两个实体之间的每条路径之间的语义相关性，并从多条路径的表示中专注地提取推理证据以预测实体是否应该通过候选关系连接。
所需文件
data/processed_data.tar.gz - 包含具有关系和实体的接地路径的数据集文件（例如 e1、r1、e2、r2、e3）。
任务 - 可以从 [1] 下载。
为了生成诸如 (r1, r2, ..., rk) 之类的关系路径，我们使用了 [2]。
我们用于实验的原始知识图数据可以在 [1] 中找到，其中包括带有训练/测试三元组的任务数据集。
如果您使用我们的
2022-03-07 15:20:47
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实验代码：relation_Extraction.zip
2021-12-28 18:27:21
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