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搜索资源 - 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CwsPosNer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换为序列模型。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%-源码