Alternatives and similar repositories for medical_entity_recognize

Users that are interested in medical_entity_recognize are comparing it to the libraries listed below

• MenglinLu / Chinese-clinical-NER
  CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://gith…
  ☆351Updated 2 years ago
• WangShengguang / ccks-2020
  CCKS 2020：新冠知识图谱构建与问答评测（四）新冠知识图谱问答评测
  ☆217Updated 4 years ago
• GanjinZero / ChineseEHRBert
  A Chinese EHR Bert Pretrained Model.
  ☆260Updated 3 years ago
• zhengyima / kg-baseline-pytorch
  2019百度的关系抽取比赛，使用Pytorch实现苏神的模型，F1在dev集可达到0.75，联合关系抽取，Joint Relation Extraction.
  ☆315Updated 4 years ago
• percent4 / people_relation_extract
  结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取。
  ☆322Updated 2 years ago
• Vincent131499 / TextClassifier_Transformer
  个人基于谷歌开源的BERT编写的文本分类器（基于微调方式），可自由加载NLP领域知名的预训练语言模型BERT、Bert-wwm、Roberta、ALBert以及ERNIE1.0
  ☆163Updated 4 years ago
• pumpkinduo / KnowledgeGraph_NER
  中文医学知识图谱命名实体识别，包括bi-LSTM+CRF，transformer+CRF等模型
  ☆246Updated 6 years ago
• percent4 / ccks_triple_extract
  限定领域的三元组抽取的一次尝试，本文将会介绍笔者在2019语言与智能技术竞赛的三元组抽取比赛方面的一次尝试。
  ☆133Updated 2 years ago
• kyzhouhzau / Clinical-NER
  面向中文电子病历的命名实体识别
  ☆184Updated 5 years ago
• percent4 / spo_extract_platform
  本项目是利用深度学习技术来构建知识图谱方向上的一次尝试，作为开放领域的关系抽取，算是笔者的一次创新，目前在这方面的文章和项目都很少。
  ☆311Updated 2 years ago
• lvjianxin / Relationship-extraction
  中文关系抽取
  ☆136Updated 6 years ago
• yixiu00001 / LSTM-CRF-medical
  构建医疗实体识别的模型，包含词典和语料标注，基于python构建
  ☆342Updated 7 years ago
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆384Updated 4 years ago
• yongzhuo / Macadam
  Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础，专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA…
  ☆324Updated 2 years ago
• jkszw2014 / bert-kbqa-NLPCC2017
  A trial of kbqa based on bert for NLPCC2016/2017 Task 5 (基于BERT的中文知识库问答实践，代码可跑通）
  ☆271Updated 6 years ago
• lxy444 / bertcner
  Chinese clinical named entity recognition using pre-trained BERT model
  ☆123Updated 4 years ago
• yuanxiaosc / Schema-based-Knowledge-Extraction
  Code for http://lic2019.ccf.org.cn/kg 信息抽取。使用基于 BERT 的实体抽取和关系抽取的端到端的联合模型。
  ☆288Updated 6 years ago
• yaleimeng / NER_corpus_chinese
  NER（命名实体识别）中文语料，一站式获取
  ☆128Updated 5 years ago
• ShuaichiLi / Chinese-sentence-similarity-task
  中文问题句子相似度计算比赛及方案汇总
  ☆301Updated 4 years ago
• jiangnanboy / albert_lstm_crf_ner
  albert + lstm + crf实体识别，pytorch实现。识别的主要实体是人名、地名、机构名和时间。albert + lstm + crf (named entity recognition)
  ☆136Updated 2 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆402Updated 2 years ago
• zzy99 / epidemic-sentence-pair
  天池 疫情相似句对判定大赛 线上第一名方案
  ☆433Updated 4 years ago
• baiyyang / medical-entity-recognition
  包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别
  ☆223Updated 5 years ago
• CLOVEXCWZ / NER_DEMO
  中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。
  ☆291Updated 5 years ago
• DSXiangLi / ChineseNER
  中文NER的那些事儿
  ☆318Updated last year
• HuiResearch / epidemicTextMatch
  天池大赛疫情文本挑战赛线上第三名方案分享
  ☆227Updated 4 years ago
• duterscmy / ccks2019-ckbqa-4th-codes
  中文知识库问答代码，CCKS2019 CKBQA评测第四名解决方案
  ☆477Updated 4 years ago
• hellonlp / classifier_multi_label
  multi-label，classifier，text classification，多标签文本分类，文本分类，BERT，ALBERT，multi-label-classification
  ☆141Updated 3 years ago
• percent4 / knowledge_graph_demo
  本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。
  ☆198Updated 5 years ago
• Mryangkaitong / Chinese_NRE
  中文关系抽取
  ☆94Updated 3 years ago