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LSTM和CRF结合的人体实体识别模型(zip文件)。

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简介：
通过TensorFlow框架构建的中文实体识别模型，采用了长短期记忆网络（LSTM）与条件随机场（CRF）的结合，并设计了一个简洁直观的用户界面。

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  • LSTM+CRF中文实体识别.zip
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    本项目包含了一个使用LSTM与CRF技术结合的模型，专门针对中文文本进行命名实体识别的研究和实践。提供源代码及相关文档，便于研究者学习参考。 使用TensorFlow实现的中文实体识别模型结合了LSTM与CRF，并提供了一个简单的用户界面。
     
  • LSTM+CRF、BiLSTM+CRF和LSTM CRF PyTorch命名实体识别代码
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    本项目提供基于LSTM-CRF、BiLSTM-CRF模型的命名实体识别（NER）PyTorch实现，适合自然语言处理任务中的实体抽取。 需要提供可以直接运行的使用pytorch实现的LSTM+CRF、BiLSTM+CRF以及LSTM CRF进行命名实体识别的代码和数据。
     
  • CRF命名实体识别模型
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    CRF命名实体识别模型是一种利用条件随机场算法进行自然语言处理中命名实体抽取的有效方法，广泛应用于文本挖掘与信息提取领域。 NER技术能够实现命名实体识别，可以从中找出人名、地名、年份以及组织机构名称等信息。
     
  • 关于BERT结合LSTM和CRF的医学实体识别研究及应用
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    本研究探讨了将BERT与LSTM、CRF模型结合用于医学文本中实体识别的有效性，旨在提高医学自然语言处理任务中的命名实体识别精度。 本段落研究并实现了一种基于BERT+LSTM+CRF的医学实体识别算法，并通过Python PyTorch框架进行开发。该算法首先利用BERT生成词向量表示，接着采用LSTM提取特征，最后使用CRF完成实体识别任务。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 基于双向LSTM和CRF的中文命名实体识别工具
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    本工具运用双向长短期记忆网络结合条件随机场技术，精准实现对中文文本中人名、地名等关键信息的有效抽取与标注。 双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具支持使用自有的语料进行训练，欢迎大家交流学习。需要注意的是，训练数据需要自行获取。
     
  • Min_NLP_Practice：基于CNN、双向LSTM及CRF模型并结合字符嵌入的中英文CWS POS NER实体识别...
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    Min_NLP_Practice项目采用CNN、双向LSTM和CRF模型，融合字符嵌入技术，实现高效准确的中文分词(CWS)、词性标注(POS)及命名实体识别(NER)，同时适用于英文处理。 CwsPosNerEntityRecognition 是一个用于中文和英文分词、词性标注及实体识别的工具，采用CNN双向LSTM与CRF模型，并包含字符嵌入功能。该工具基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型网络，能够一体化完成中英文分词、词性标注以及实体识别任务。它包括原始文本数据、数据转换脚本、训练脚本和预训练模型，适用于序列标注研究。 用户需要实现的功能是将输入的数据转化为适合序列模型的形式。该工具在中文分词上的准确率约为93%，词性标注的准确率为约90%，实体识别（基于样本）的准确性为85%左右。需要注意的是，在使用上述模型进行分词、词性标注和实体识别时，其实质上是一个标记问题。 如果您是第一次使用此类工具，请确保在相关代码中加上self.c并根据需要调整其他设置。
     
  • PyTorch LSTM-CRF: 实现命名实体识别的代码库
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架实现的LSTM-CRF模型，用于执行高效的命名实体识别任务。代码简洁易懂，适合自然语言处理研究者和开发人员参考学习。 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。此模型与另一模型相似，只是我们省略了BiLSTM之后的最后一个tanh层。我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均达到了最先进的性能（请通过使用Glove和ELMo来检查我们的结果，并通过对BERT进行微调以查看其他人的结果）。此外，我们实现了允许O(log N)推断和回溯的模块。 以下是模型在不同情况下的表现： - 基于BERT的情况 + CRF：在CONLL-2003数据集上的精确度为91.69%，召回率为92.05%，F1分数为91.87%；在OntoNotes 5.0数据集上，精确度为89.57%，召回率89.45% - Roberta-base + CRF：在CONLL-2003数据集上的精确度为91.88%，召回率为93.01%，F1分数为92.44%
     
  • 中文命名实体识别与实体抽取项目实践——基于TensorFlow和PyTorch的BiLSTM+CRF模型
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    本项目专注于利用TensorFlow和PyTorch框架实现BiLSTM结合CRF算法进行中文文本中的命名实体识别及实体提取，旨在提升模型在自然语言处理任务中的表现。 中文命名实体识别涉及实体抽取技术，可以使用TensorFlow或PyTorch框架结合BiLSTM+CRF模型进行处理。数据文件夹内包含三个开源的数据集：玻森数据、1998年人民日报标注数据以及MSRA微软亚洲研究院的开源数据。其中，玻森数据包含了六种不同的实体类型；而人民日报语料和MSRA通常只提取人名、地名及组织名称这三种类型的实体信息。首先运行文件夹内的Python脚本以处理这些原始数据集，并为后续模型训练做好准备。