duhj2 Goto Github PK

anago

Bidirectional LSTM-CRF and ELMo for Named-Entity Recognition, Part-of-Speech Tagging and so on.

bert

TensorFlow code and pre-trained models for BERT

bert-bilstm-crf-ner

Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning And private Server services

bert-use-demo

the demo for bert

bert-vits2

vits2 backbone with multilingual-bert

bert_seq2seq

pytorch实现 Bert 做seq2seq任务，使用unilm方案,现在也可以做自动摘要，文本分类，情感分析，NER，词性标注等任务,支持t5模型，支持GPT2进行文章续写。

biobert

BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model

bioner-progress

This repository aims to track the progress in BioNER and give a related paper list and an overview of the state-of-the-art (SOTA).

chinesener

A neural network model for Chinese named entity recognition

clinical-biobert

coding4interviews

Leetcode、剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题

cwsposnercnnrnnlstm

Chinese & English Cws Pos Ner Entity Recognition implement using CNN bi-directional lstm and crf model with char embedding.基于字向量的CNN池化双向BiLSTM与CRF模型的网络，可能一体化的完成中文和英文分词，词性标注，实体识别。主要包括原始文本数据，数据转换,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.注意：唯一需要实现的逻辑是将用户数据转化为序列模型。分词准确率约为93%，词性标注准确率约为90%，实体标注（在本样本上）约为85%。

deep-learning-with-python

《Python深度学习》书籍代码

deepehr

Chronic Disease Prediction Using Medical Notes

ernie

Source code and dataset for ACL 2019 paper "ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities"

ernie-1

Official implementations for various pre-training models of ERNIE-family, covering topics of Language Understanding & Generation, Multimodal Understanding & Generation, and beyond.

gat

Graph Attention Networks (https://arxiv.org/abs/1710.10903)

gcn_ner

Graph Convolutional neural network named entity recognition

gittest

greatdata

han

Heterogeneous Graph Neural Network

handson-ml

A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in python using Scikit-Learn and TensorFlow.

jianzhioffer

剑指offer66道刷题

k-bert

Source code of K-BERT (AAAI2020)

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.

lm-lstm-crf

Empower Sequence Labeling with Task-Aware Language Model

mall

mall项目是一套电商系统，包括前台商城系统及后台管理系统，基于SpringBoot+MyBatis实现，采用Docker容器化部署。 前台商城系统包含首页门户、商品推荐、商品搜索、商品展示、购物车、订单流程、会员中心、客户服务、帮助中心等模块。 后台管理系统包含商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等模块。

mall-admin-web

mall-admin-web是一个电商后台管理系统的前端项目，基于Vue+Element实现。 主要包括商品管理、订单管理、会员管理、促销管理、运营管理、内容管理、统计报表、财务管理、权限管理、设置等功能。

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向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.

named_entity_recognition

中文命名实体识别（包括多种模型：HMM，CRF，BiLSTM，BiLSTM+CRF的具体实现）