在使用StanfordCoreNLP对文本句子进行分析时，需要先对句子进行分词nlp.word_tokenize(sentence)然后对分词后的句子进行句子成分分析nlp.pos_tag(sentence)然后继续进行命名实体识别nlp.ner(sentence)再之后就是句法分析与依存句法分析nlp.parse(sentence)nlp.dependency_parse(sentence)
2023/10/2 13:15:30
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基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为online和outline模式
2023/8/10 21:47:58
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BERT在Azure机械学习效率上此回购搜罗终端到终真个食谱以及的（双向编码器谈判来自变形金刚）用语言表白模子。
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，
伯特BERT是一种语言展现模子，其特色在于能够实用捉拿语料库中深层以及怪异的文本关连。
在原始论文中，作者证明晰BERT模子能够很约莫地改编以构建用于许多NLP责任的最新模子，搜罗文天职类，命名实体识别以及下场解答。
在此堆栈中，咱们提供了条记本，使开拓人员能够从语料库中重新熬炼BERT模子，并微调现有的BERT模子以处置特意的责任。
此回购中提供了的扼要可快捷末了使用BERT。
预熬炼BERT预熬炼中的挑战将BERT语言展现模子预熬炼到所需的准确性水平是极其具备挑战性的。
下场，大大都开拓人员从在尺度语料库（譬如Wikipedia）上经由预熬炼的BERT模子末了，而不是重新末了熬炼它。
假如在与熬炼前步骤中使用的语料库相似的语料库上熬炼最终模子，则此策略下场很好。
然则，
2023/3/30 14:24:23
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2006年sighan命名实体识别任务语料，MSRA提供。
曾经转成BIO格式，可直接用于NER训练
曾经转成BIO格式，可直接用于NER训练
2017/9/14 14:04:34
7.18MB
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1998年1月-6月人民日报语料库，已做词性标记，适用于自然言语处理序列标注等任务，如命名实体识别等，里面包含6个月份
2021/6/25 21:26:05
11.5MB
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1998年1月-6月人民日报语料库，已做词性标记，适用于自然言语处理序列标注等任务，如命名实体识别等，里面包含6个月份
2016/11/14 22:52:26
11.5MB
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提供高中数学学科的知识数据集，包含6661个样本和706个实体，提供了基于该数据集的实体关系数据库（一共12种关系，11250个实体关系对）。
该数据集可用于基于高中数学学科的知识图谱的构建，包含命名实体识别、实体关系抽取、文本分类等任务。
该数据集可用于基于高中数学学科的知识图谱的构建，包含命名实体识别、实体关系抽取、文本分类等任务。
2017/8/3 11:49:43
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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