yixiu00001 / LSTM-CRF-medicalLinks
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
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- 中文医学知识图谱命名实体识别,包括bi-LSTM+CRF,transformer+CRF等模型☆248Updated 6 years ago
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- self complement of Sentence Similarity compute based on cilin, hownet, simhash, wordvector,vsm models,基于同义词词林,知网,指纹,字词向量,向量空间模型的句子相似度计算。☆363Updated 6 years ago
- A Chinese EHR Bert Pretrained Model.☆265Updated 4 years ago
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- 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。☆313Updated 2 years ago
- Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER☆334Updated 6 years ago
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- Chinese Embedding collection incling token ,postag ,pinyin,dependency,word embedding.中文自然语言处理向量合集,包括字向量,拼音向量,词向量,词性向量,依存关系向量.共5种类型的向量☆456Updated 6 years ago
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- 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)☆272Updated 6 years ago
- 使用预训练语言模型ALBERT做中文NER☆478Updated 4 years ago
- 基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch☆400Updated 2 years ago
- 本项目是针对医疗数据,进行命名实体识别。项目中有600份标注好的电子病历文本,共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。该领域的命名实体识别问题是自然语言处理中经典的序列标注问题。☆154Updated 6 years ago
- 基于Pytorch和torchtext的知识图谱深度学习框架。☆615Updated 5 years ago
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- 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…☆326Updated 2 years ago
- SiameseSentenceSimilarity,个人实现的基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型,提供训练数据集和测试数据集.☆271Updated 5 years ago
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- 2019年百度的三元组抽取比赛,“科学空间队”源码☆767Updated 5 years ago
- 基于Bi-GRU + CRF 的中文机构名、人名识别, 支持google bert模型☆168Updated 6 years ago
- 使用句法依存分析抽取事实三元组☆331Updated 9 years ago
- 根据自己搭的 LTP 服务器,实现:分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标、命名实体的抽取:人名,地名,机构名、三元组的抽取:主谓宾,动宾关系,介宾关系,(实体1,关系,实体2)☆143Updated 8 years ago