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搜索资源列表

  1. NLP常用开源地址

  2. 提供NLP常用开源地址，涉及到词性标注 句法分析 依存分析 命名实体识别 语义角色标注 UIMA等开源地址

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-18
    • 文件大小：19456
    • 提供者：ggf0101

  1. 命名实体识别（Standford）

  2. 斯坦福NLP的信息提取，包括命名实体识别和关系提取等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-30
    • 文件大小：325632
    • 提供者：sinat_21645561

  1. 自然语言处理 命名实体识别

  2. 该代码是基于深度学习的命名实体识别的实现。命名实体识别是自然语言处理中尤为重要的一部分。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-30
    • 文件大小：116391936
    • 提供者：qq_35273499

  1. 中文NLP命名实体识别序列标注工具YEDDA

  2. 中文NLP序列标注工具。利用CRF进行命名实体识别NER，自动标注数据集产生语料库，可以选择BIO或者BMES标注体系。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-26
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：jewelshaw

  1. 微软亚研的中文分词、词性标注和命名实体识别语料

  2. 微软亚研的中文分词、词性标注和命名实体识别语料，包括训练和验证集，xml格式，方便使用，机器学习、信息检索以及NLP领域的研究人员使用来训练模型

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-17
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u010732327

  1. nlp命名实体识别Named Entity Recognition NER demo

  2. nlp命名实体识别Named Entity Recognition NER demo 1.制作word和tag的dic,dic的id是0开始的int,出现频率高的排在前面 2.将每一句话转成2个80维的向量(即最长80个字),第一个是出现句子的 word 的id(train_x),第二个是对应的ner的tag(命名实体)的id(train_y) 3.把(train_x) (train_y) 用深度学习的方法训练后, 以后input一个句子, 就可以返回 对应的tag 4.用 test_x测试准

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-14
    • 文件大小：622592
    • 提供者：howard789

  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. 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. DeepNER:天池中药说明书实体识别挑战冠军方案；中文命名实体识别； NER; BERT-CRF＆BERT-SPAN＆BERT-MRC； Pytorch-源码

  2. 中文-DeepNER-Pytorch 天池中药说明书实体识别挑战冠军方案开源 贡献者： zxx飞翔​​的鱼： : 我是蛋糕王： : 数青峰： : 后续官方开放数据集后DeepNER项目会进行优化升级，包含完整的数据处理，训练，验证，测试，部署流程，提供详细的代码注释，模型介绍，实验结果，提供更普适的基础预训练的中文命名实体识别方案，开箱即用，欢迎星级！ （代码框架基于火炬和变压器，框架进行性，解耦性，易读性较高，很容易修改迁移至其他NLP任务中） 环境 python3 . 7 p

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42116805

  1. derrick-1600：命名实体识别（NER）展示柜-源码

  2. 命名实体识别 （NER）试图将非结构化文本中的命名实体定位和分类为预先定义的类别，例如人名，组织，位置，医疗代码，时间表达，数量，货币价值，百分比等[1]。 该应用程序是用Python编写的，仅用于展示NER。 服务和用户界面捆绑在一起，可以使用Docker Compose执行。 该服务提供HTTP HTTP API，该API对具有任何指定的NLP库（ 或 ）的任何给定文本执行NER。 任何其他HTTP客户端都可以使用此API在给定的文本上运行NER。 UI是使用streamlit构建的，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：282624
    • 提供者：weixin_42104778

  1. 金字塔：金字塔是嵌套命名实体识别（嵌套NER）的一种新颖的分层模型。 该代码基于Jue Wang等人的论文《金字塔：嵌套命名实体识别的分层模型》-源码

  2. 金字塔 介绍 金字塔是用于嵌套命名实体识别（嵌套NER）的新型分层模型。 该代码基于Jue Wang等人的论文《金字塔：嵌套命名实体识别的分层模型》。 请注意，此代码基于我对本文的理解。 尽管如此，作者还是在发布了本文的代码。 此存储库还包含文件夹包含的笔记本中的逐步执行。 设置 克隆此存储库，创建默认文件夹并安装依赖项： git clone https://github.com/DimasDMM/pyramid.git cd pyramid mkdir data mkdir artifa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：188416
    • 提供者：weixin_42168341

  1. nlp-journey：与自然语言处理有关的文档，文件和代码，包括主题模型，单词嵌入，命名实体识别，文本分类，文本生成，文本相似性，机器翻译）等。 所有代码均已实现intensorflow 2.0-源码

  2. NLP旅程 全部在tensorflow 2.0中实现， 1.基础 2.书籍（ 代码：txqx） 图形模型手册。 深度学习。 神经网络和深度学习。 语音和语言处理。 3.论文 01）变压器纸 BERT：用于语言理解的深度双向变压器的预训练。 GPT-2：语言模型是无监督的多任务学习者。 Transformer-XL：Transformer-XL：超出固定长度上下文的注意力语言模型。 XLNet：用于语言理解的通用自回归预训练。 RoBERTa：稳健优化的BERT预训练方法。 D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42103587

  1. 催化剂：:rocket:Catalyst是为提高速度而构建的C＃自然语言处理库。 受spaCy设计的启发，它提供了预先训练的模型，对训练单词和文档嵌入的开箱即用支持以及灵活的实体识别模型-源码

  2. 催化剂是为提高速度而构建的C＃自然语言处理库。 受启发，它带来了预训练的模型，对训练单词和文档嵌入的开箱即用支持以及灵活的实体识别模型。 :high_voltage: 产品特点 快速，现代的纯C＃NLP库，支持 跨平台，可在支持任何地方运行-Windows，Linux，macOS甚至ARM 无损令牌，现代> 99.9％的无令牌，> 1M令牌/秒 命名实体识别（ ， ） 基于项目的预训练模型 自定义模型学习和 开箱即用的支持，用于训练和嵌入（即将进行预训练的模型） 词性标记

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42131728

  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. Macropodus：自然语言处理工具Macropodus，基于Albert + BiLSTM + CRF深度学习网络架构，中文分词，词性标注，命名实体识别，新词发现，关键词，文本摘要，文本相似度，科学计算器，中文数字阿拉伯NLP的工具（工

  2. Macropodus是一个以Albert + BiLSTM + CRF网络架构为基础，用大量中文语料训练的自然语言处理工具包。将提供中文分词，词性标注，命名实体识别，关键词提取，文本摘要，新词发现，文本相似度，计算器，数字转换，拼音转换，繁简转换等常见的NLP功能。 目录 安装 注意事项默认不安装nlg-yongzhuo, 如果需要该功能自行安装; 默认不指定numpy, pandas, scikit-learn版本, 过高或者过低的版本可能不支持 标准版本的依赖包详见 requirements

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42112685

  1. awesome_Chinese_medical_NLP：中文医学NLP公开资源整理：术语集语料库词向量预训练模型知识图谱命名实体识别QA信息抽取模型论文等-源码

  2. awesome_Chinese_medical_NLP：中文医学NLP公开资源整理：术语集语料库词向量预训练模型知识图谱命名实体识别QA信息抽取模型论文等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42140710

  1. Introduction-NLP：HanLP作者的新书《自然语言处理入门》详细笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，

  2. 简介-自然语言处理 汉良作者何晗老师的新书《自然语言处理入门》详细的笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，甚至用白话分解的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词，词性标注，命名实体识别，信息删除，文本聚类，文本分类，句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。 本项目初步帮助更多同路人能够快速的掌握NLP的专业知识，理清知识要点，在工作中发挥作用的作用。以书本为主，记录本人学习此书的心路历程，总结和笔记。 机器学习与深度学习请转至本人项目： HanLP项目： 思维导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42150360

  1. HanLP：中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义依存分析新词发现用自动生成的摘要进行文本分类聚类拼音简繁转换自然语言处理-源码

  2. HanLP：汉语言处理 || || 面向生产环境的多语种自然语言处理工具包，基于PyTorch和TensorFlow 2.x双引擎，目标是普及落地最前沿的NLP技术。HanLP实现功能完善，性能高效，架构清晰，语料时新，可自定义的特点。 穿越世界上最大的多语言种语料库，HanLP2.1支持包括简繁中英日俄法德内部的104种语言上的10种联合任务：分词（粗分，细分2个标准，强制，合并，校正3种），词性标注（PKU，863，CTB，UD四套词性规范），命名实体识别（PKU，MSRA，OntoNot

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：775168
    • 提供者：weixin_42134054

  1. NLP实体识别-机构词库.zip

  2. NLP实体识别，最全机构词库（600多万）

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：32505856
    • 提供者：zeq263

  1. 【NLP】命名实体识别demo代码解读

  2. 代码来源：flyai 深度学习框架：tensorflow 公众号：深度学习视觉 完整代码获取：公众号后台回复（命名实体识别demo代码解读） 主要部分 Embedding input： 所有文字的字典文件，{index：word,…}； 所有文字的embedding文件，{word:embedding,…}； output： 将字典中的文字全部用embedding表示,{index:embedding}。 tensorflow提供索引的方式，每次索引对应word的embedding向量。 Da

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38617436
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