中文NLP序列标注工具。利用CRF进行命名实体识别NER，自动标注数据集产生语料库，可以选择BIO或者BMES标注体系。
2019-12-21 19:58:54
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后缀为.tar.gz的适合Linux和MacOS用户使用，后缀为.zip的适合Windows用户使用。
2019-12-21 19:58:49
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采用机器学习的方法进行自然语言处理，对中文进行分词和词性标注。分词采用crf模型，词性标注用hmm模型，解码算法为Vertibi算法。本系统使用java语言编写
2019-12-21 19:38:07
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基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现
医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo，采用的方法是条件随机场(CRF)，实现CRF的第三方库为[python-crfsuite]。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。
2019-12-21 19:28:01
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从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention 的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_Attention_CRF
模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到 86%以上,该方法切实可行。
2019-12-21 19:28:01
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CRF在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：
分词（标注字的词位信息，由字构词）
词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）
命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
2019-12-21 19:18:01
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