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。

train:5019 valid:500 test:703 相关论文《A Novel Cascade Binary Tagging Framework for Relational Triple Extraction》

离线数据处理 任务一：数据抽取

利用kettle实现动态计算当前页码以及总页数，循环抽取大数据级数据到目标数据库中；

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

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

给大家分享一套课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集课程（实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别），大家下载学习。

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LST008AS通讯协议 ，抽取出来的协议

接收机抽取的Matlab仿真代码MRXCAT-用于数字CMR仿真的Matlab代码 MRXCAT是Matlab工具箱，用于对心脏MRI进行逼真的数值模拟。 MRXCAT使用XCAT幻像来获得逼真的解剖面罩，包括心脏收缩和呼吸运动选项。 MRXCAT基于XCAT蒙版模拟动态组织对比度，MR信号模型，多个接收器线圈，物体噪声，笛卡尔和其他轨迹。 MRXCAT当前可用于心脏电影和心肌灌注MRI模拟。 MRXCAT展示柜/演示：HowTo 从下载MRXCAT .zip文件，解压缩并将文件夹添加到您的Matlab路径（仅MRXCAT文件夹，而不是@MRXCAT_CMR_PERF和@MRXCAT_CMR_CINE文件夹）。 下载XCAT灌注和/或电影示例.zip文件，并将其解压缩到任何工作目录中。 为您的Matlab版本下载并安装GUI布局工具箱对于Matlab 2014a和更早版本：对于Matlab 2014b和更高版本： 类型MRD = MRXCAT_Showcase; 在Matlab中启动Showcase GUI，在图形用户界面中调整参数，单击“创建数据集”，然后等待结果。 MRXCAT正常