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。

参加了天池的一个pdf简历信息提取的比赛，这里进行回顾、整理和分享 赛题要求从pdf简历中提取出信息，可能会让人觉得，籍贯等。这里搭建了一个BiLSTM-CRF模型，从PDF简历中提取出想要的信息。 模型的线上得分是0.727，排名 21/1200+

自然语言处理作业 ，实现序列标注、人名地名机构名的命名实体识别 Bi-LSTM+CRF条件随机场 pytorch实现 PS：资源的下载积分会随下载次数自动增加越来越多，如果您积分不够的话可以私信我重置下载分数

中文NER 本项目使用 python 2.7 张量流1.7.0 火炬0.4.0 对命名实体识别不了解的可以先看一下这篇。顺便求star〜 这是最简单的一个命名实体识别BiLSTM + CRF模型。 数据 数据文件夹中有三个开源数据集可以使用，玻森数据（ ），1998年人民日报标注数据，MSRA微软亚洲研究院开源数据。其中，boson数据集有6种实体类型，人民日报语料和MSRA一般只提取人名，地名，组织名三种实体类型。 先运行数据中的python文件处理数据，供模型使用。 张量流版 开始训练 使用python train.py开始训练，训练的模型会存到模型文件夹中。 使用预训练的词向量 使