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
232KB
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中文信息处理发展报告2016第一章词法与句法分析，第二章语义分析，第三章语篇分析，第四章言语认知模型，共20章。
知识图谱发展报告2018，第一章知识表示与建模，第二章知识表示学习，第三章实体识别与链接，共十一章。
都是高清pdf文档。
知识图谱发展报告2018，第一章知识表示与建模，第二章知识表示学习，第三章实体识别与链接，共十一章。
都是高清pdf文档。
2023/1/24 14:37:28
6.96MB
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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
1
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
1
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
502KB
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该资源是东南大学知识图谱精品课程的PPT第一部分。
东南大学知识图谱精品课程共分14章，零碎地讲解了知识图谱相关的知识，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。
东南大学知识图谱精品课程共分14章，零碎地讲解了知识图谱相关的知识，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。
2022/10/26 20:50:00
209.99MB
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此词典由多个txt文件构成，各个txt分别为不同的类别，比如动漫、电影、电视剧、明星、篮球、美食等多个分类，每个txt中均为对应类目下的中文实体词典，对于分词，命名实体识别的准确率提升十分有协助！
2022/9/3 10:37:21
2.65MB
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数据挖掘项目推文聚类目标：主TwitterAPI用于提取推文掌握自然语言处理数据清理推文分类要求：Twitter开发人员帐户TwitterAPI1-数据提取：导入库（tweepy+熊猫+numpy）连接到TwitterAPI将推文提取到多个csv文件中，然后将它们组合到一个csv文件中2-处理前的推文：使用re库搜索不必要的信息。
删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文：自然语言处理导入nltk（自然语言工具包），它由最常用的算法组成，例如标记化，词性标记，词干，情感分析，主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析，预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词，这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下，可以安全地忽略它们。
使用“Porte
删除标点符号，主题标签，个人资料名称，URL和表情符号。
创建一个新的干净的CSV文件3-处理推文：自然语言处理导入nltk（自然语言工具包），它由最常用的算法组成，例如标记化，词性标记，词干，情感分析，主题细分和命名实体识别。
NLTK协助计算机分析，预处理和理解书面文本。
使用“停用词”摆脱英语单词，这些单词不会给句子增加太多含义。
在不牺牲含义的前提下，可以安全地忽略它们。
使用“Porte
2017/7/7 5:57:42
1.86MB
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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