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文件名称: Min_NLP_Practice:使用CNN双向lstm和crf模型并带有char嵌入功能的中英文Cws Pos Ner实体识别工具。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能的一体化完成标记,实体识别。主要包括原始文本
  所属分类: 其它
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  上传时间: 2021-02-03
  提 供 者: weixin_********
 详细说明:CwsPosNerEntityRecognition 中英文Cws Pos Ner实体识别工具,使用CNN双向lstm和crf模型,并带有char嵌入。基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络,可能一体化的完成中文和英文分词,词性标注,实体识别。主要包括原始文本数据,数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究。注意:唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%,词性标注准确率约为90%,实体标注(在本样本上)约为85%。 提示 中文分词,词性标注,实体识别,在使用上述模型时,本质是就是标注问题!!!如果您第一次使用相关的模型,只需加上self.c
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