MSRA.zip表示用来训练与测试NER任务的原数据。
2024/4/22 14:08:19 3.05MB NER
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中文命名实体识别数据集,很好用。
包括组织,机构和人物三个实体。
2024/2/27 2:15:33 1.81MB NLP NER
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整合当前可以找到的NER语料集,并把格式统一化,可以直接训练。
2023/11/22 14:04:05 23.02MB NLP corpus 语料集
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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 5KB 自然语言处理
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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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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
2017/9/14 14:04:34 7.18MB NER BIO格式 bakeoff2006 MSRA语料
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tensorflow2.0对实体命名辨认的数据预处理1
2015/1/5 21:43:51 1.86MB tensorflow2.0 bert NER
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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