Alternatives and similar repositories for LSTM-CRF-medical

Users that are interested in LSTM-CRF-medical 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
• 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
  ☆245Updated 5 years ago
• liuhuanyong / MedicalNamedEntityRecognition
  Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字…
  ☆434Updated 3 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
  ☆476Updated 4 years ago
• EOA-AILab / NER-Chinese
  Comparison of Chinese Named Entity Recognition Models between NeuroNER and BertNER
  ☆332Updated 5 years ago
• DengYangyong / medical_entity_recognize
  医疗实体识别
  ☆181Updated 4 years ago
• yumath / bertNER
  ChineseNER based on BERT, with BiLSTM+CRF layer
  ☆452Updated 3 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 4 years ago
• liuhuanyong / CCKS2018Summary
  self summary after attending 2018全国知识图谱与语义计算大会，China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing
  ☆242Updated 6 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）
  ☆270Updated 6 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
• GanjinZero / ChineseEHRBert
  A Chinese EHR Bert Pretrained Model.
  ☆259Updated 3 years ago
• xuanzebi / BERT-CH-NER
  基于BERT的中文命名实体识别
  ☆393Updated 5 years ago
• ProHiryu / albert-chinese-ner
  使用预训练语言模型ALBERT做中文NER
  ☆475Updated 4 years ago
• xiaofei05 / Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction
  基于远监督的中文关系抽取
  ☆384Updated 4 years ago
• yanwii / ChinsesNER-pytorch
  基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch
  ☆397Updated last year
• liuhuanyong / ChineseEmbedding
  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
  ☆455Updated 6 years ago
• kyzhouhzau / Clinical-NER
  面向中文电子病历的命名实体识别
  ☆183Updated 5 years ago
• liuhuanyong / SentenceSimilarity
  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。
  ☆361Updated 6 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。
  ☆310Updated 2 years ago
• panchunguang / ccks_baidu_entity_link
  ccks baidu entity link 实体链接 第一名
  ☆847Updated last year
• AlexYangLi / ccks2019_el
  CCKS 2019 中文短文本实体链指比赛技术创新奖解决方案
  ☆411Updated 2 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。
  ☆323Updated 2 years ago
• wavewangyue / kbqa
  基于知识库的问答：seq2seq模型实践
  ☆356Updated 4 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
  ☆300Updated 4 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。
  ☆290Updated 5 years ago
• FanhuaandLuomu / BiLstm_CNN_CRF_CWS
  BiLstm+CNN+CRF 法律文档（合同类案件）领域分词（100篇标注样本）
  ☆386Updated 6 years ago
• bojone / kg-2019
  2019年百度的三元组抽取比赛，“科学空间队”源码
  ☆768Updated 5 years ago
• buppt / ChineseNRE
  中文实体关系抽取，pytorch，bilstm+attention
  ☆763Updated 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