CRF在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如:分词(标注字的词位信息,由字构词)词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词)命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词)
2024/2/1 7:32:03 433KB crf
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用于药物命名实体识别的LSTM-CRF
2024/1/28 4:55:53 279KB 研究论文
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网上流传的人民日报1998年1月份的语料库,北京大学开发;
处理成了crf分词训练语料的格式;
2023/12/12 10:08:19 2.32MB 语料库 中文分词 人民日报 crf
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使用深度学习方法BiLSTM,并结合CRF模型的标签依赖性特点,解决命名实体识别的序列标注问题
2023/11/20 23:53:37 123KB BiLSTM-CRF Deep Learnin
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处理好的人民日报语料,用于命名实体识别,两个文件分别为字符集和词语级
2023/10/24 9:19:41 4.53MB 自然语言处理 命名实体识别
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是依靠前提随机场以及字典方式的中文命名实体识另外小货物,需要装置java虚构机。
解压后直接使用!!
2023/4/10 11:58:42 517KB 条件随机场 实体识别 java
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CRF++-0.58.tar.gz
2023/4/1 0:28:36 772KB CRF
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本代码是在参考了别人代码的基础上进一步修正的,该代码的功能是用Bi-LSTM+CRF进行NER任务,仅供大家参考!
2023/2/19 14:16:50 26.45MB Bi-LSTM CRF Bi-LSTM+CRF nlp
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crf--python编码,有两种构造
2018/7/5 10:25:43 68KB crf python
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LSTM+CRF模型项目完好代码
2016/5/17 1:17:03 unknown LSTM+CRF LSTM CRF
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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 15KB 钉钉 钉钉打卡