PyTorch 高級實戰教程：基於 BI-LSTM CRF 實現命名實體識別和中文分詞
前言：譯者實測 PyTorch 代碼非常簡潔易懂，只需要將中文分詞的數據集預處理成作者提到的格式，即可很快的就遷移了這個代碼到中文分詞中，相關的代碼后續將會分享。 具體的數據格式，這種方式並不適合處理很多的數據，但是對於 demo 來說非常友好，把英文改成中文，標簽改成分詞問題中的 “BEMS ...
原文：基於 bi-LSTM和CRF的中文命名實體識別
follow: https: github.com zjy ucas ChineseNER 這里邊主要識別的實體如圖所示，其實也就主要識別人名PER，機構ORG和地點LOC： B表示開始的字節，I表示中間的字節，E表示最后的字節，S表示該實體是單字節 例子： 實現架構： . 讀取數據集，數據集共三個文件，訓練集，交叉測試集和測試集，文件中每一行包含兩個元素，字和標識。每一句話間由一個空格隔開 . ...
2017-09-20 14:12 0 12442 推薦指數：
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