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  1. .net EXT学习资料与源码

  2. .net EXT学习资料与源码 ext是一个强大的js类库,以前是基于YAHOO-UI,现在已经完全独立了,   主要包括data,widget,form,grid,dd,menu,其中最强大的应该算grid了,编程思想是基于面对对象编程(oop),扩展性相当的好.可以自己写扩展.自己定义命名空间.web应用可能感觉太大.不过您可以根据需要按需加载您想要的类库就可以了.   主要包括三个大的文件ext-all.css,ext-base.js,ext-all.js(包括所有的类库,您可以根据需要
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2009-05-27
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:zhanghoudao
  1. .net EXT学习资料(附加源码)下载

  2. .net EXT学习资料与源码 ext是一个强大的js类库,以前是基于YAHOO-UI,现在已经完全独立了,   主要包括data,widget,form,grid,dd,menu,其中最强大的应该算grid了,编程思想是基于面对对象编程(oop),扩展性相当的好.可以自己写扩展.自己定义命名空间.web应用可能感觉太大.不过您可以根据需要按需加载您想要的类库就可以了.   主要包括三个大的文件ext-all.css,ext-base.js,ext-all.js(包括所有的类库,您可以根据需要
  3. 所属分类:Javascript

    • 发布日期:2010-08-12
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:jjyq2009
  1. FluentData微型ORM v2.3.0源码2012813

  2. FluentData微型ORM v2.3.0源码 源码描述: FluentData是一个微型ORM,可以简单的选择、插入、更新和删除数据库中的数据。它使ADO.NET开发的Power,一个方便简洁的ORM。 它有一个简单的API,很容易入手。 FluentData is a Micro ORM that makes it simple to select, insert, update and delete data in a database. It gives the developer
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-08-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:ss_geng
  1. FluentData微型ORM v2.3.0源码

  2. FluentData微型ORM v2.3.0源码 源码描述: FluentData是一个微型ORM,可以简单的选择、插入、更新和删除数据库中的数据。它使ADO.NET开发的Power,一个方便简洁的ORM。 它有一个简单的API,很容易入手。 FluentData is a Micro ORM that makes it simple to select, insert, update and delete data in a database. It gives the developer
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-10-30
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:w844916072
  1. lingpipe4.1源码

  2. 包括的模块:   主题分类(Top Classification)、命名实体识别(Named Entity Recognition)、词性标注(Part-of Speech Tagging)、句题检测(Sentence Detection)、查询拼写检查(Query Spell Checking)、兴趣短语检测(Interseting Phrase Detection)、聚类(Clustering)、字符语言建模(Character Language Modeling)、医学文献下载/解析/索
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-08-22
    • 文件大小:68157440
    • 提供者:lishiyin
  1. 医疗领域命名实体识别源码

  2. 包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:244318208
    • 提供者:bruce__ray
  1. CLUENER2020:CLUENER2020中文细粒度命名实体识别-源码

  2. CLUENER细粒度命名实体识别 更多细节请参考我们的: : 数据类别: 数据分为10个标签类别,分别为: 地址(address),书名(book),公司(company),游戏(game),政府(government),电影(movie),姓名(name),组织机构(organization),职位(position),景点(scene) 标签类别定义和注释规则: 地址(address): **省**市**区**街**号,**路,**街道,**村等(如单独出现也标记)。地址是标记尽量完全的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:541696
    • 提供者:weixin_42131352
  1. NER:使用NLTK和Spacy的NLP命名实体识别-源码

  2. 你好 :grinning_face: 内尔 使用NLTK和Spacy的NLP命名实体识别 def ner ( text ) docx = nlp ( text ) html = displacy . render ( docx , style = "ent" ) html = html . replace ("\n\ n ","\n") result = HTML_WRAPPER . format ( html )
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42160645
  1. Named-Entity-Recognition:使用CONLL格式的数据进行命名实体识别-源码

  2. 命名实体识别 使用CONLL格式的数据进行命名实体识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:17408
    • 提供者:weixin_42135753
  1. NER:命名实体识别-源码

  2. 内尔 命名实体识别在该项目中,诸如人员,城市,组织,地缘政治实体,日期等实体将被ner模型自动识别。我们将使用来自Wikipedia的报废数据来测试该模型。 有两个程序:ner_model_training.py用于训练ner模型。 dep.py用于使用streamlit模型将其作为Web应用程序作为Web应用程序运行用来运行模型的命令:streamlit run dep.py
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:4096
    • 提供者:weixin_42131367
  1. custom_ner:自定义命名实体识别-源码

  2. 自定义命名实体识别 在此存储库中,我将构建一个自定义NER,该NER将具有诸如工作时间(JT),组织(ORG),工作角色(JR),工作技能(JS),资格(QN),文档(DOC),编程语言等实体(PL),编程框架(PF)等。本实验使用的数据集由我完全定制,并将包含在存储库中。 这些数据是通过从不同的工作站点进行网络抓取获得的。 我将仅使用他们的职位描述,而不使用网站上的其他数据。 数据大部分是以前确实抄袭的,可以添加一些其他网站。 ->包含所有代码->包含演示代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:14680064
    • 提供者:weixin_42131798
  1. NER_CRF_Model:使用条件随机字段的命名实体识别-源码

  2. NER_CRF_Model:使用条件随机字段的命名实体识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-13
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weixin_42150745
  1. 提示:T-NER是一个python工具,用于分析基于命名实体识别(NER)的语言模型微调。 它具有易于使用的界面,可以微调模型,在跨域数据集上进行测试,在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以

  2. T-NER:变形金刚NER T-NER是一个Python工具,用于分析基于命名实体识别(NER)的语言模型微调。 它具有易于使用的界面,可以微调模型,在跨域数据集上进行测试,在此我们可以编译9个公开可用的NER数据集。 模型可以立即部署在我们的Web应用程序上以进行定性分析,而可以部署在微服务的API上。 同时,我们发布所有NER模型检查点,其中在所有数据集上训练最广泛的模型具有43种实体类型。 目录 :内置数据集和自定义数据集 :模型训练 :域内/域外评估 :从模型获取预测的API
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:837632
    • 提供者:weixin_42157188
  1. 双向LSTM-CNN的命名实体识别:双向LSTM-CNN的命名实体识别-源码

  2. 更好的NER 具有双向LSTM-CNN的命名实体识别 命名实体识别的双向LSTM_CNN的keras实现。 原始论文可以在找到 该实现与原始论文的不同之处在于: 不考虑词典 使用存储桶可加快培训速度 使用nadam优化程序代替SGD 结果 该模型在约70个时期内产生90.9%的测试F1得分。 对于给定的体系结构,本文产生的结果是91.14体系结构(带有emb + caps的BILSTM-CNN) 数据集 conll-2003 论文网络模型 使用Keras构建网络模型 运行脚本 pytho
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42176612
  1. LexiconNER:基于词典的命名实体识别-源码

  2. 词库 这是在ACL 2019上发布的“”的实现。这项工作的重点是它仅使用实体词典执行NER,而没有任何标签数据。 顺便说一下,我们最近出版了另一本与中文NER相关的作品。 它旨在通过词典增强中文NER。 这项工作的重点是它具有很高的计算效率,同时与现有方法相比,具有可比性或更好的性能。 您可以在访问该作品的源代码及其相关论文的超链接。 设置并运行 下载Gloves.6B.100d.txt 环境 pytorch 1.1.0 python 3.6.4 cuda 8.0 运行代码说明 短语一 训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:weixin_42160645
  1. chatbot_ner:chatbot_ner:聊天机器人的命名实体识别-源码

  2. 聊天机器人的命名实体识别 Chatbot NER是自定义的开源框架,旨在支持文本消息中的实体识别。 在对现有的系统进行了彻底的研究之后,Haptik的团队感到非常需要建立一个适用于会话AI并支持印度语言的框架。 目前,Chatbot-ner支持英语,印地语,古吉拉特语,马拉地语,孟加拉语和泰米尔语及其代码混合形式。 当前,此框架使用通用模式以及少量NLP技术从稀疏数据的语言中提取必要的实体。 Chatbot ner的API结构的设计考虑了会话型AI应用程序的可用性。 Haptik团队一直在努力
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42098892
  1. BERT-CH-NER:基于BERT的中文命名实体识别-源码

  2. 基于BERT的中文数据集下的命名实体识别(NER) 基于tensorflow官方代码修改。 环境 Tensorflow:1.13 的Python:3.6 tensorflow2.0会报错。 搜狐比赛 在搜狐这个文本比赛中写了一个基准,使用了bert以及bert + lstm + crf来进行实体识别。 其后只使用BERT的结果如下,具体评估方案请看比赛说明,这里的话只做了实体部分,情感全部为POS进行的测试嘲笑。 使用bert + lstm + crf结果如下 训练验证测试 export B
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42122340
  1. spacy-lookup:基于字典的命名实体识别-源码

  2. spacy-lookup:基于字典的命名实体识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_42110362
  1. 实体识别数据集:用于命名实体识别(NER)和实体识别任务的语料库集合。 这些带注释的数据集涵盖多种语言,域和实体类型-源码

  2. 实体识别数据集:用于命名实体识别(NER)和实体识别任务的语料库集合。 这些带注释的数据集涵盖多种语言,域和实体类型
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42116791
  1. prose:用于文本处理的Golang库,包括标记化,词性标记和命名实体提取-源码

  2. 散文 prose是纯Go语言中的自然语言处理库(目前仅英语)。 它支持标记化,分段,词性标记和命名实体提取。 你可以在这里找到在图书馆的表现更详细的摘要: 。 安装 $ go get github.com/jdkato/prose/v2 用法 内容 总览 package main import ( "fmt" "log" "github.com/jdkato/prose/v2" ) func main () { // Create a new documen
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42133329
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