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自然语言处理课程实验:基于LSTM的
命名
实体识别
python编写的简单程序,一共只有130多行,但是应付老师绰绰有余:) 实验:基于LSTM的
命名
实体识别 数据处理 给每个实体类型进行编号、给每个单词进行编号 文本填充 使用
标识符,将所有序列处理成同样长度 训练流程 给每个输入和其对应编号建立一个张量 构成训练批 输入LSTM单元 输入全连接层 使用sorftmax或其他分类器进行预测 模型构建 pytorch自带LSTM类/其他工具也可以/自己编码也可以
2024-05-08 15:06:16
1.85MB
自然语言处理
pytorch
pytorch
课程资源
1
Lambda 算法:新版 HEA,
命名
为 Lambda 算法-matlab开发
Lambda 算法是 Hea 的新版本
2024-04-28 17:04:07
294KB
matlab
1
keil自动识别软件代码版本号,自动
命名
bin文件
工程源代码。
2024-04-08 17:38:14
528KB
1
chatbot_simbert:检索类型的微信聊天机器人问答系统,通过API异步通信,实现在微信上交互,本项目包括模型和工程化部署一体化。包含查天气,知识图谱聊天查询,生成式问答聊天查询,图片识别,多次重复回答等;涉及到
命名
实体识别,相似匹配(bm25,bool检索,simbert等),bert+seq2seq生成,neo4j知识图谱查询等技术
chatbot_simbert 检索类型的微信聊天机器人/问答系统,通过API异步通信,实现在微信上交互,可以查询天气、重复问句识别等情况;本项目包括模型和工程化部署一体化。用到SimBert等模型。 描述 各位可以根据自己的需求部署或修改: 问答库如果是任务型的,就是一个任务型聊天机器人,如果闲聊的问答库,那就是闲聊型聊天机器人; 后续也可以添加意图,用来用意图识别的匹配;也可以添加个知识图谱的API... 总之可以添加的模块很多,扩展性非常强大。 品尝方式(使用说明) 准备: 环境准备:安装requirement中的依赖包 下载模型,并放置在code/1.retrieve_match/3.simbert_match/config路径下: simbert模型: 启动: 1、 启动code/2.API_serve/KG_service.py 2、 启动code/3.wx_project/c
2024-04-07 10:07:55
1.23MB
Python
1
在VB中遍历文件并用正则表达式完成复制及vb实现重
命名
、拷贝文件夹的方法
主要介绍了在VB中遍历文件并用正则表达式完成复制及vb实现重
命名
、拷贝文件夹的方法,需要的朋友可以参考下
2024-04-01 08:00:46
59KB
vb遍历文件完成复制
vb拷贝文件
1
国巨电容的特性以及
命名
规则
国巨电容也称为贴片电容,是无铅环保型电容,其形状是片状型,具有电容范围宽,温度特性宽,耐压范围宽,可靠性高等优点,广泛应用于高科技行业。 国巨电容的特性 1、先进的薄层化技术,使产品小型化,大容量。 2、独石结构,确保产品的机械强度及可靠性。 3、高尺寸精度,保证元件安装的高效率。 4、容量低漂移,可用于各种形势的采杨电路。 5、低残留电感,保证了出色的频率特性。 国巨电容的优点 1、微型化:携式信息与通信终端的小型化、轻量化。包括移动电话、笔记本电脑、W-LAN、MP3数码相机、摄像机等。 2、高品质、低成本化:贱金属电极材料(BME)技术。质优价廉的计算机、通信及数字视听A&V产品迅速普及。 3、高可靠性:高频/高压化、高Q值。适用于RF模块,CRT与主板电源滤波,LCD背光。 4、无铅无镉、绿色环保。 国巨电容
命名
规则 国巨电阻都是以R开头,前面2个字母表示电阻的系列名称。RC表示一般厚膜电阻,例如:RC0402JR-07100KL;RL表示低阻值电阻,如RL0603JR-070R12L;RT表示高精密厚膜电阻;RJ表示薄膜电阻;RV表示高压电阻。
2024-02-24 16:57:25
43KB
国巨电容
命名规则
1
NER
命名
体识别:文本标注工具Doccano配置方法/
命名
实体识别任务标注方法实例/标注导出与BIO处理/标签处理并完成对齐操作
命名
实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理领域的一项关键任务,旨在从文本中识别和分类特定的
命名
实体,如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体,并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程: 数据收集和标注:收集包含
命名
实体的文本数据,并为每个实体标注相应的标签(实体类型)。 特征提取:从文本数据中提取有用的特征,如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练:使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场(CRF)、循环神经网络(RNN)、注意力机制等。 模型评估和调优:使用评估数据集来评估训练得到的模型性能,并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别:使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的
命名
实体,使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用,例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据,并提供有关实体的结构化信息,为后续的分析和应用提供基础。
2024-02-24 12:25:37
121.6MB
1
元器件应用中的前苏联电子管型号
命名
法
前苏联电子管型号由四部分组成。 第一部分为数字,表示灯丝电压的伏数(若有小数部分,只取整数)。 第二部分为字母,表示管子的类型。 Д一二极管;X一双二极管;C一三极管;Э一四极管;П一功率五极管和束射功率管;Ж一锐截止五极管和柬射功率管;K一遥截止五极管和束射功率管;A一双控制栅变频管;Г一二极三极管和双二极三极管;Б一二极五极管和双二极五极管;H一双三极管;Ф一三极五极管;E一调谐指示管;Д一二极整流管;И一三极六极管、三极七极管或三极八极管。 第三部分为数字,表示同类型管的区别。 第四部分为字母,表示外壳的形状。 无一金属管;C一普通玻璃
2024-02-06 03:07:09
27KB
元器件应用
1
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):
命名
实体识别、关系识别、LTP简单教学
1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js,是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块
|-config.py 配置参数
|-create_graph.py 创建知识图谱,图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、
命名
实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码,已经产生好ima
2024-01-17 15:33:50
5.71MB
知识图谱
命名实体识别
关系抽取
自然语言处理
简析电位器型号
命名
方法
电位器型号
命名
方法根据我国行业标准《电子设备用电位器型号
命名
方法》(ST/T10503-94)的规定,电位器产品型号一般由下列四部分组成: 电位器电阻体材料代号用一个字母符号表示,见表1所示. 表1电位器电阻体材料代号 电位器的类别代号用一个字母表示,见表2。 表2电位器类别代号 电位器第四部分序号的意义同电阻器。 除了这四部分的代号外,有时在电位器型号中还加有其他代号。例如,规定失效率等级代号用一个字母 "K"表示,它一般加在类别代号与序号之间。 型号示例
2024-01-13 18:45:35
113KB
命名方法
1
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