ofbiz入门图文讲解,包括入门helloworld 和使用ofbiz 新建实体 操作数据库对实体增删改查
2019-12-21 19:59:24 1.04MB ofbiz 增删改查 入门
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中文NLP序列标注工具。利用CRF进行命名实体识别NER,自动标注数据集产生语料库,可以选择BIO或者BMES标注体系。
2019-12-21 19:58:54 9.85MB NLP CRF
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C#+SqlServer实体类生成工具,直接运行,快速,整洁,可以避免大家简单重复地劳动、提高效率,非常有用。
2019-12-21 19:58:04 9KB sql c# 实体类 生成工具
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使用办法: 找到CodeSmith的SchemaProviders目录,替换文件,即可。压缩包中也有.cs文件 如果打开失败重新选择一下驱动就可以了
2019-12-21 19:57:48 15KB CodeSmith CodeSmith 8. CodeSmith
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https://github.com/Samsung/KnowledgeSharingPlatform
2019-12-21 19:49:12 78.52MB wikidata freebase
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本资源使用与Creo的二次开发,通过执行本程序代码,可以得到Creo模型树中每个人实体元件的安装路径信息,通过这些信息的获得,可以拓展到更多其它的信息。
2019-12-21 19:49:06 2KB Creo  PtoE ProAsmcompPa
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SAP的4400多个实体类型清单,这些都可以帮助大家更好的了解SAP。希望能够和SAP的朋友进行交流。
2019-12-21 19:46:30 119KB SAP,实体类型
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GBT15843标准全集,包括:第1部分概述,第2部分 采用对称加密算法的机制,第3部分 采用数字签名技术的机制,第4部分 采用密码校验函数的机制,第5部分 使用零知识技术的机制。用于指导实体鉴别技术的设计开发。
2019-12-21 19:30:32 4.27MB 15843 实体鉴别
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基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现 医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo,采用的方法是条件随机场(CRF),实现CRF的第三方库为[python-crfsuite]。目前该demo准确率为68%,召回率为62%,F1值为64.8%。
2019-12-21 19:28:01 405KB CRF 命名实体识别 医疗
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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)相结合的领域术语抽取模型(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
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