嘿,亲!知识可是无价之宝呢,但咱这精心整理的资料也耗费了不少心血呀。小小地破费一下,绝对物超所值哦!如有下载和支付问题,请联系我们QQ(微信同号):813200300
本次赞助数额为: 2 元微信扫码支付:2 元
请留下您的邮箱,我们将在2小时内将文件发到您的邮箱
使用BERT Bi-LSTM CRF 实现命名实体识别
信息识别:使用BERT Bi-LSTM CRF 模型实现命名实体识别
.
├── CLUENER2020-main
│ ├── BERT-CRF
│ │ ├── config.py
│ │ ├── data
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── test.json
│ │ │ ├── test.npz
│ │ │ ├── train.json
│ │ │ └── train.npz
│ │ ├── data_loader.py
│ │ ├── data_process.py
│ │ ├── experiments
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ └── train.log
│ │ ├── metrics.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── pretrained_bert_models
│ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ └── config.json
│ │ │ └── chinese_roberta_wwm_large_ext
│ │ │ └── config.json
│ │ ├── run.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── utils.py
│ ├── BERT-LSTM-CRF
│ │ ├── case
│ │ ├── config.py
│ │ ├── data
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── test.json
│ │ │ ├── test.npz
│ │ │ ├── train.json
│ │ │ └── train.npz
│ │ ├── data_loader.py
│ │ ├── data_process.py
│ │ ├── experiments
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ └── train.log
│ │ ├── metrics.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── pretrained_bert_models
│ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ └── config.json
│ │ │ └── chinese_roberta_wwm_large_ext
│ │ │ └── config.json
│ │ ├── run.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── utils.py
│ ├── BERT-Softmax
│ │ ├── case
│ │ ├── config.py
│ │ ├── data
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── test.json
│ │ │ ├── test.npz
│ │ │ ├── train.json
│ │ │ └── train.npz
│ │ ├── data_loader.py
│ │ ├── data_process.py
│ │ ├── experiments
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── config.json
│ │ │ └── train.log
│ │ ├── metrics.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── pretrained_bert_models
│ │ │ ├── bert-base-chinese
│ │ │ │ └── config.json
│ │ │ └── chinese_roberta_wwm_large_ext
│ │ │ └── config.json
│ │ ├── run.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── utils.py
│ ├── BiLSTM-CRF
│ │ ├── Vocabulary.py
│ │ ├── case
│ │ ├── config.py
│ │ ├── data
│ │ │ └── clue
│ │ │ ├── test.json
│ │ │ ├── test.npz
│ │ │ ├── train.json
│ │ │ ├── train.npz
│ │ │ └── vocab.npz
│ │ ├── data_loader.py
│ │ ├── data_process.py
│ │ ├── experiments
│ │ │ └── clue
│ │ │ └── train.log
│ │ ├── metric.py
│ │ ├── model.py
│ │ ├── run.py
│ │ ├── train.py
│ │ └── utils.py
│ ├── readme.md
│ └── requirements.txt
└── 使用BERT Bi-LSTM CRF 实现命名实体识别.zip
33 directories, 66 files