文件名称:
NER的弱监督：使用弱监督学习没有标签数据的命名实体识别模型的框架-源码
开发工具:
文件大小: 13mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-03
详细说明：对NER的监管不力
与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。
要求：
您首先应该确保安装以下Python软件包：
spacy （版本> = 2.2）
hmmlearn
snips-nlu-parsers
pandas
numba
scikit-learn
您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。
要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras和tensorflow 。
要运行基线，您还需要安装snorkel 。
最后，您还需要下载以下文件并将
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
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