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基于BERT的中文数据集下的命名实体识别(NER) 基于tensorflow官方代码修改。 环境 Tensorflow:1.13 的Python:3.6 tensorflow2.0会报错。 搜狐比赛
《Adversarial Transfer Learning for Chinese Named Entity Recognition with Self-Attention Mechanism》论文
中文命名实体识别数据集，很好用。包括组织，机构和人物三个实体。
针对电池容量在实际应用中难以测量的问题，从在线传感器直接观测的电压、电流、时间等参数中提取状态特征向量代替容量来表征电池的健康状况。使用隐马尔可夫模型（HMM）作为状态监测器，分别对不同的退化时期建立
这是一篇基于隐马尔可夫和人工神经网络混合模型的语音识别,希望对大家有所帮助
论文参考资料
使用隐马尔科夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）进行分词，并与基于词典的正向最大匹配算法和工业界使用的jieba分词进行对比。采用最大似然估计的方法从带标记样本学习模型参数，并通过维特
一种适于非特定人语音识别的并行隐马尔可夫模型
藏文命名实体识别是藏文分词和标注系统中必须要解决的问题。通过对命名实体构词规律及分词歧义进行分析，提出基于音节特征感知机训练模型的藏文命名实体识别方案。重点研究了利用藏文紧缩格识别音节的方法，命名实体
隐马尔科夫入门知识，对于像学习MC的人，是一种感官的学习教程
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