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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
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
2022.11-数字经济和
实体
经济融合发展报告(2022)-赛迪&新华网-64页.pdf
数字经济
2024-03-24 21:42:21
35.83MB
数字经济
1
fuint会员营销系统是一款
实体
店铺会员管理和营销系统。基于Java SpringBoot,前后端分离,源码完整,包.zip
fuint会员营销系统是一款
实体
店铺会员管理和营销系统。基于Java SpringBoot,前后端分离,源码完整,包
2024-03-09 13:01:44
5.24MB
1
自然语言处理
实体
抽取算法基于pytorch框架bert+bilstm+crf
BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名
实体
识别(Named Entity Recognition, NER)的深度学习模型。其中,BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练的语言模型,用于捕捉上下文信息;BiLSTM(双向长短时记忆网络)用于处理序列数据;CRF(条件随机场)用于解决标签偏置问题,提高模型的预测准确性。 在训练过程中,需要将输入数据转换为适当的格式,并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段,可以使用训练好的模型对新的文本进行命名
实体
识别。
2024-03-08 14:14:58
1.03MB
pytorch
pytorch
自然语言处理
bert
1
Z.EntityFramework.Extensions:Z.EntityFramework.Extensions 是 .NET
实体
框架扩展库的演示版本。 通过 BulkSaveChanges 和数百个其他功能进行创新,这些功能将大大提高您的表现
# # Z.EntityFrameworkExtensions 是 .NET
实体
框架扩展库的演示版本。 使用BulkSaveChanges和数百个其他功能进行创新,这些功能将大大提高您的性能。 支持 其他产品 [.NET 编译器] ( ) [SQL.NET] ( )
2024-03-01 11:39:24
129KB
1
3D
实体
化仓库,用threejs绘制,包含模型
实际存在的,并且应用于现实的3D仓库,可以直接拿来用的,包含动画,心跳机制,数据处理,不同场景之间切换,可以拿来即用的3D,稍加修改就可以应用于市场,里面有实际生产的模型glb
2024-02-27 10:18:20
76.83MB
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
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
牛头刨床的建模与动力学仿真
利用Pro/E建立了牛头刨床的三维
实体
模型,并通过专用接口将模型导入ADAMS中进行运动学仿真,得出牛头刨床刨头随时间变化的位移、速度、加速度曲线和动力情况,避免了传统解析法的复杂计算过程,为牛头刨床的结构设计和优化提供了参考。
2024-01-13 09:54:24
348KB
虚拟样机
牛头刨床
实体建模
运动仿真
1
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