文件名称:
sequence_tagging：命名实体识别（LSTM + CRF）-Tensorflow-源码
开发工具:
文件大小: 21kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-06
详细说明：使用Tensorflow命名实体识别
此仓库使用Tensorflow（LSTM + CRF +字符嵌入）实现NER模型。
一流的表现（F1分数在90到91之间）。
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任务
给定一个句子，给每个单词加上标签。 经典应用程序是命名实体识别（NER）。 这是一个例子
John lives in New York
B-PER O O B-LOC I-LOC
模型
与类似 还有。
在字符嵌入上连接bistm的最终状态，以获得每个单词的基于字符的表示
将此表示形式连接到标准字向量表示形式（此处为Glove）
在每个句子上运行一个bistlm以提取每个单词的上下文表示
用线性
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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