Pinned Repositories
BERT-NER-Pytorch
Chinese NER(Named Entity Recognition) using BERT(Softmax, CRF, Span)
bert_crf_sequence_annotation
基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型，目前包括分词，词性标注，命名实体识别等
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。
CCKS2017
Chinese_medical_NLP
中文医疗NLP领域 数据集，论文 ，知识图谱，语料，工具包
ljh-homework
A home work template for a student to fork
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.
test-repo
liujh677's Repositories
liujh677/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。
liujh677/bert_crf_sequence_annotation
基于Pytorch+BERT+CRF的NLP序列标注模型，目前包括分词，词性标注，命名实体识别等
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liujh677/BERT-NER-Pytorch
Chinese NER(Named Entity Recognition) using BERT(Softmax, CRF, Span)
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liujh677/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.
liujh677/test-repo
liujh677/CCKS2017