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  1. 一种松耦合的生物医学命名实体识别算法

  2. 一种松耦合的生物医学命一种松耦合的生物医学命名实体识别算法名实体识别算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-06-28
    • 文件大小:331776
    • 提供者:nick400
  1. 基于图的重名识别

  2. 在数据挖掘中,在对实体进行重名时候采用的图结构方式来对实体的重名进行处理,本资源包括多个相关技术文档。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-06-27
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:nicholasyutao
  1. 实体类生成器

  2. 自己编写的实体类生成器 支持数据库oracle 和 SqlServer 支持实体类生成程序:C# 和 java *注意: 电脑上一定要安装 framework才能运行本软件 有什么问题请联系qq:910579826 备注添加:实体类生成器 1. 用户首先选择要操作的数据库,选中后程序会自动创建数据库连接字符串。 2.选择要生成的实体类类型,程序会根据选中的类型自动生成相对应的实体类 3.在程序左侧会显示连接的数据库列表,选择要操作的数据库,会自动加载该数据库下的表信息。 4.选择要操作的表,在
  3. 所属分类:C#

    • 发布日期:2012-08-14
    • 文件大小:72704
    • 提供者:zfl1986
  1. 实体属性变更历史记录框架-变更历史记录从此无忧

  2. 在实际mis项目中增删改查必不可少,针对"改"的操作,重要的项目中都要有变更历史记录.本实例提供了一个实体属性变更历史记录工具类,只要写很少的代码就能实现强大的变更历史记录功能.本工具类的主要优点是1.工具类对实体对象没有依赖性,任何对象都能记录历史.2.只要编写很少的代码就能实现需求. 3.所有属性都记录变更历史太多,有些属性我不想记录变更历史. 4.实体属性变化前后的值需要把编码转成有意义的文字.例如:实体类中性别用 0,1表示,而希望变更历史中记录前后变化的值是"男","女". 5.传入
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2012-10-20
    • 文件大小:18432
    • 提供者:lk_blog
  1. 自然语言处理

  2. 为中文自然语言处理而开发的java工具包,也包含为实现这些任务的机器学习算法和数据集.。数据集使用LGPL3.0许可证。 功能 信息检索:文本分类 新闻聚类 中文处理: 中文分词 词性标注 实体名识别 关键词抽取 依存句法分析 时间短语识别 结构化学习:在线学习 层次分类 聚类 精确推理
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2013-03-14
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:huangyuu5
  1. 基于知网的命名实体识别研究

  2. 该文以最大熵模型为基础来进行名实体识别, 提出了基于知网的两种改进策略来增强模型的泛化性能。第一种策略是将词的义原作为特征加入到最大熵模型中; 第二种策略是利用知网来计算最大熵模型中词特征之间的概念相似度
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-09-29
    • 文件大小:201728
    • 提供者:netlynx2000
  1. 中文命名实体识别

  2. 命名实体识别(NE)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2015-03-12
    • 文件大小:879616
    • 提供者:baidu_26515319
  1. Ansj中文分词

  2. Ansj中文分词是一个完全开源的、基于Google语义模型+条件随机场模型的中文分词的Java实现,具有使用简单、开箱即用等特点。 Ansj分词速度达到每秒钟大约100万字左右(Mac Air下测试),准确率能达到96%以上。 Ansj 1.41版本的新增功能 •增加了调用文档说明 •调整了关键词抽取 •增加了摘要计算 •关键词标红 •大幅度提高了命名实体识别 •对于词性标注提供了基于概率的快速标注方式.依旧保留给予隐马模型的词性标注. •修复了目前已知的所有bug •大量修正了之前默认用户自
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2015-07-10
    • 文件大小:45088768
    • 提供者:katrina1rani
  1. Java 词海分析 自然语言分析 人名地名机构名提取自定义词典

  2. 中文分词 最短路分词 N-最短路分词 CRF分词 索引分词 极速词典分词 用户自定义词典 词性标注 命名实体识别 中国人名识别 音译人名识别 日本人名识别 地名识别 实体机构名识别 关键词提取 TextRank关键词提取 自动摘要 TextRank自动摘要 短语提取 基于互信息和左右信息熵的短语提取 拼音转换 多音字 声母 韵母 声调 简繁转换 繁体中文分词 简繁分歧词(简体、繁体、臺灣正體、香港繁體) 文本推荐 语义推荐 拼音推荐 字词推荐 依存句法分析 基于神经网络的高性能依存句法分析器
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2017-10-11
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:vip923803855
  1. 基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别

  2. 提出了一种基于层叠隐马尔可夫模型的方法,旨在将人名识别、地名识别以及机构名识别等
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-05-17
    • 文件大小:679936
    • 提供者:weixin_42049185
  1. 实体名识别 哈工大-中文信息处理实验二 实验报告

  2. 1. 使用任意方法实现任一类中文名实体识别; 2. 给定足够规模的测试文本,在其上标注至少100个实体识别结果(以附件形式提供); 3. 计算出实体识别的准确率和召回率,并给出计算依据; 4. 针对识别结果中存在的问题给出具体分析;
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-07-06
    • 文件大小:351232
    • 提供者:qq_32285991
  1. 汉语自动分词和命名实体识别

  2.  该资源对命名实体识别和自动分词技术进行了研究。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2012-04-07
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:jjychange
  1. 如何利用NER技术,炼造出地址实体识别的火眼金睛

  2. 中文命名实体识别(Named Entities Recognition,NER)是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中用来解决信息抽取(information extraction)问题的一项技术,它可以从非结构化文本中抽取类似人名、地名、组织机构名、时间等实体信息从而得到结构化的数据。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-09-30
    • 文件大小:785408
    • 提供者:poplar_xubo
  1. 命名实体识别数据集.rar

  2. 该数据集是用于命名实体识别训练模型的数据集,该数据集中包含6中标签,分别是人名、地名、时间、组织机构名、公司名、产品名。遵循BIO编码。里面有三个文件,分别是训练集,测试集,验证集。样例如下: 以 O 及 O 以 O 康 B-COMPANY_NAME 宽 I-COMPANY_NAME 为 O 代 O 表 O 的 O 国 O 外 O 专 O 利 O 产 O 品 O 低 O 毒 O 杀 O 虫 O 剂 O 吡 B-PRODUCT_NAME 虫 I-PRODUCT_NAME 啉 I-PRODUCT_N
  3. 所属分类:深度学习

  1. 基于级联条件随机字段的老挝组织名称识别

  2. 老挝组织名称的识别是老挝语言实体识别中的一个难题。 本文提出了一种基于级联条件随机场的老挝组织名称识别模型算法。 该算法解决了在条件随机字段(CRF)的较低模型中识别诸如人名和位置名之类的简单实体的问题,并在较高CRF上用于识别复杂的组织名称。 本文针对组织名称的条件随机域模型设计了一种高效的特征模板和自动特征选择算法。 在大众语言数据的公开测试中,召回率达到79.67%,准确率达到77.72%,F-测度达到78.68%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:260096
    • 提供者:weixin_38629391
  1. medical_entity_identification:医疗实体识别系统-源码

  2. 医疗实体识别系统 本系统可以从文本中挖掘出疾病名,药品名。 仓库说明 火车 训练语料train_file(CRF ++输入格式)subtask1_training_afterrevise.txt(原始数据文件) 训练出的模型model_file(二进制文件)model_file.txt(文本文件) 评估 评测语料疾病名评测语料.txt 评估工具conlleval.pl 评分结果dd_result.txt CRF ++ Windows包CRF ++-0.58.zip Linux包CRF ++-
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-11
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:weixin_42138780
  1. Company_Named_Entity_Recognition:对于这个项目,我使用了与命名实体识别相关联的公共库,称为“ spaCy”。 具体来说,当输入大量文本数据作为输入时,我创建了一种训练算法来训练spaCy识别财富500强公司名

  2. Company_Named_Entity_Recognition 对于这个项目,我使用了与命名实体识别相关联的公共库,称为“ spaCy”。 具体来说,我创建了一种训练算法来训练spaCy在输入大量文本数据作为输入时识别财富500强公司名称。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:2048
    • 提供者:weixin_42116585
  1. ChineseNER:中文命名实体识别,实体抽取,tensorflow,pytorch,BiLSTM + CRF-源码

  2. 中文NER 本项目使用 python 2.7 张量流1.7.0 火炬0.4.0 对命名实体识别不了解的可以先看一下这篇。顺便求star〜 这是最简单的一个命名实体识别BiLSTM + CRF模型。 数据 数据文件夹中有三个开源数据集可以使用,玻森数据( ),1998年人民日报标注数据,MSRA微软亚洲研究院开源数据。其中,boson数据集有6种实体类型,人民日报语料和MSRA一般只提取人名,地名,组织名三种实体类型。 先运行数据中的python文件处理数据,供模型使用。 张量流版 开始训练
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:weixin_42107491
  1. OntoNotes-5.0-NER-BIO:从OntoNotes 5.0版本中提取的BIO格式的命名实体识别数据集-源码

  2. OntoNotes-5.0-NER-BIO 这是CoNLL-2003格式的版本,带有OntoNotes 5.0版本NER的BIO标记方案。 此格式化的版本基于的说明以及在此存储库中创建的新脚本。 简单地说,名为“(Yuchen Zhang,Zhi Zhong,CoNLL 2013),提出了针对OntoNotes 5.0数据的Train-dev-split,并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。 但是,结果不在BIO标记方案中,不能直接用于许多序列标记体系结构中,例如BLSTM-C
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:87031808
    • 提供者:weixin_42103128
  1. HarvestText:文本挖掘和预处理工具(文本清洗,新词发现,情感分析,实体识别链接,关键字检索,知识抽取,句法分析等),无监督或弱监督方法-源码

  2. HarvestText 播种很少的数据种子,从文本字段中收获很多。 播撒几多种子词,收获万千领域实 在状语从句:上同步。如果在Github的上浏览/速度下载慢的话教育可以转到上操作。 用途 HarvestText是一个专注无(弱)监督方法,能够整合领域知识(如类型,别名)对特定领域文本进行简单高效地处理和分析的库。适用于许多文本预处理和初步探索性分析任务,在小说上分析,网络文本,专业文献等领域都有潜在的应用价值。 使用案例: (实体分词,文本摘要,关系网络等) (实体分词,情感分析,新词发现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42120541
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