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'

中国临床神经内科 CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断，解剖部位，影像检查，实验室检查，手术和药物6种命名实体。实现基于捷巴和AC自动机的基线构建，基于BiLSTM和CRF的序列标注模型构造。伯尔尼的部分代码源于感谢作者。模型最终测试集重叠0.81，还有更多改进空间。

知识蒸馏在文本方向上的应用 模型相关等内容在有具体介绍。 目录 更新日志 2020.08.28 整理代码结构，抛弃借鉴的Bert模型，增加xlnet模型，预训练xlnet模型效果较差，可以在模型基础上再进行预训练，因此添加了模型预训练代码。 2020.07.15 修复bug，添加textGCN模型（单独训练，模型效果较差）。 2020.07.06 移除模型介绍＆部分模型实现，增加使用说明及运行环境。 2020.05.28 增加了直接使用学生模型训练代码，并使用公开测试集完成测试。 运行环境 python 3.7 pytorch 1.1 （BERT模型参考Bert-Chinese-Text-Classification-Pytorch，有较多改动） transformers 3.0.2 torch 1.5.0 使用说明 下载Wikipedia_zh 中文维基百科 预训练词向量放入Knowl

基于python3、tensorflow库的bilstm程序。双向长短时记忆网络。python文件。

轻松搞懂word2vec+BiLSTM、TextCNN、CNN+BiLSTM、BiLSTM+Attention实现中文情感分类。内含python代码加数据。（实在是没积分了，赚点积分，赚够就删了，宝贵资源来着）

轻松搞懂【TF-IDF、word2vec、svm、cnn、textcnn、bilstm、cnn+bilstm、bilstm+attention实现】英文长文本分类。 内含英文长文本数据加实现代码。 宝贵资源，缺积分了没办法

MedicalNER：使用Flask和Docker作为Web App部署PyTorch NER模型 一个漂亮且可自定义的Web应用程序，可轻松部署您的深度学习（DL）模型 注意 此仓库用于部署任何类型的ML或DL模型，而不仅仅是NER模型。 使用演示 克隆仓库 $ git clone https://github.com/SuperBruceJia/pytorch-flask-deploy-webapp.git 运行以下说明 1）。 构建Docker映像 $ docker build -t ner-model . 2）。 为上面的图像制作并运行一个容器 $ docker run -e LANG

基于知识图谱的医疗诊断知识问答系统 环境 python 3.7 tensorflow 1.14.0 keras 2.2.0 bert4keras 0.10.0 gensim 3.8.3 pyahocorasick 1.4.0 后期计划 系列视频持续更新中……，后期代码也将一并上传 本项目系列视频大纲如下，最后可能会有细微差别，影响不大

BiLSTM-POS-Tagger 基于双向LSTM网络（PyTorch）的词性标注器 要训​​练网络，请使用rnn_train.py（确保提供带标签的数据集） 要加载网络并标记句子，请使用rnn_annotate.py Data.py和TaggerModel.py包含各自的类

使用双向长短期记忆 (biLSTM) 进行需求预测这是一个回归问题。 在这个问题中，我们想根据过去记录中的 3 个因素来预测未来的需求。 您可以更改选择的数量（过去的记录数量）。 此外，您可以更改输入的数量。 例如，您也可以包括过去的需求，或删除一些输入。