hanlp分词各类词性状态表：
比如:
a 形容词
ad 副形词
b 区别词
n 名词
h 前缀
i 成语
j 简称略语
k 后缀
l 习用语
m 数词
mg 数语素
Mg 甲乙丙丁之类的数词
mq 数量词
2021-08-10 12:32:08
3KB
1
NIPS-2017-attention-is-all-you-need-Paper.pdf
2021-08-09 21:05:45
556KB
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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。
2021-08-08 21:24:43
503B
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压缩包包含训练好的模型，提供test.py脚本可直接使用，并提供可视化的输出。支持windows和linux操作系统。采用pytorch实现中英翻译，采用GRU实现编解码器。内含处理好的数据集，也提供训练过程绘制，注意力机制可视化。
2021-08-04 11:05:11
67.99MB
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