BERT+BiLSTM+CRF是一种用于中文命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)的模型,结合了BERT模型、双向长短时记忆网络(Bidirectional LSTM)和条件随机场(CRF)。 BERT是一种预训练的深度双向变换器模型,具有强大的自然语言处理能力。它能够学习上下文相关的语义表示,对于NLP任务非常有用。 BiLSTM是一种循环神经网络,能够捕捉上下文之间的依赖关系。通过同时考虑前向和后向上下文,BiLSTM能够更好地理解句子中实体的边界和内部结构。 CRF是一种概率图模型,常用于序列标注任务。它能够基于输入序列和概率分布进行标签推断,使得预测的标签序列具有全局一致性。 在BERT+BiLSTM+CRF模型中,首先使用BERT模型提取句子中的特征表示。然后,将这些特征输入到BiLSTM中,通过双向上下文的学习,得到更丰富的句子表示。最后,使用CRF层对各个词的标签进行推断,并输出最终的实体识别结果。 这种模型的优势在于能够充分利用BERT的语义信息和BiLSTM的上下文依赖性,同时通过CRF层对标签进行约束,提高了实体识别的
2024-07-02 15:37:12 801KB python 毕业设计 bert 自然语言处理
Linux内核设计与实现(第3版)中文扫描版
2023-06-29 10:47:08 37.6MB Linux 内核 设计 实现
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数据库系统实现资源,中文第二版,课后习题答案
2023-05-20 23:43:19 110KB 数据库
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NLP项目实例,实现一个类似于中文输入法中联想的功能;项目利用深度学习框架Pytorch,构建一个LSTM(也支持NGram,TextCNN,LSTM,BiLSTM等)模型,实现一个简易的中文单词预测(词语预测)功能,该功能可以根据用户输入的中文语句,自动预测(补充)词语;基于该项目训练的中文单词预测(词语预测)模型,在自定义的数据集上Top-1准确率最高可以达到91%左右,Top-5准确率最高可以达到97%左右。博文:https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128582675
2023-04-18 22:22:20 432B 中文单词预测 LSTM NGram TextCNN
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java实现中文语音朗读,先把汉子转换为带声调的拼音,然后根据准备好的拼音做语音朗读。内涵汉字读音和数字读音,仅供学习参考使用。 源代码查看地址:https://blog.csdn.net/zwhfyy/article/details/120460291
2022-08-20 16:03:12 62.86MB 朗读 汉字转拼音 汉字朗读
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VLSI数字信号处理系统设计与实现【中文】.pdf
2022-07-22 17:02:39 49.48MB VLSI 数字信号处理
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有一天突发奇想,我们中文在计算机的编码是怎么样的呢?查了一些资料(参考百度),做出实际应用,该应用是由C语言实现,压缩包里是一个codeblock工程文件夹,在debug有exe文件。打开后是个黑盒,输入你要输入的中文,然后会自动将十六进制编码保存在剪切板,再粘贴即可。
2022-05-24 10:06:24 15KB C语言 中文 十六进制 编码
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STM32使用EMWin实现中文字体显示, 里边主要是STM32F103实现中文显示的代码,在正点原子的EMWin工程上进行修改的
2022-05-19 17:55:46 14.31MB STM32 EMWin 中文显示
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IK Analyzer 是一个开源的,基于 java 语言开发的轻量级的中文分词工具包。从 2006年 12 月推出 1.0 版开始, IKAnalyzer 已经推出了 4 个大版本。最初,它是以开源项目Luence 为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。 从 3.0 版本开始,IK 发展为面向 Java 的公用分词组件,独立于 Lucene 项目,同时提供了对 Lucene 的默认优化实现。 在 2012 版本中,IK 实现了简单的分词歧义排除算法,标志着 IK 分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化。
2022-04-21 17:29:03 3.22MB IK Analyzer 中文分词
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VLSI数字信号处理系统设计与实现【中文】.pdf
2022-02-23 16:19:22 49.48MB VLSI 数字信号处理
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