Python NeuroNER使用神经网络的命名实体识别易于使用并且是最先进的结果

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NeuroNER 使用神经网络的命名实体识别。易于使用,并且是最先进的结果

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Python-NeuroNER使用神经网络的命名实体识别易于使用并且是最先进的结果.zip (预估有个64文件)

Franck-Dernoncourt-NeuroNER-d7f1b4b

install_windows.md 3KB

src

train.py 6KB

neuroner.py 28KB

conll_to_brat.py 11KB

entity_lstm.py 24KB

utils.py 4KB

test_main.py 2KB

main.py 16KB

brat_to_conll.py 9KB

utils_tf.py 777B

dataset.py 19KB

prepare_pretrained_model.py 7KB

utils_plots.py 8KB

test

test-parameters-training.ini 6KB

utils_nlp.py 8KB

evaluate.py 14KB

conlleval 12KB

parameters.ini 7KB

install_ubuntu.sh 1KB

requirements.txt 139B

trained_models

conll_2003_en

model.ckpt.index 1KB

model.ckpt.data-00000-of-00001 11.75MB

model.ckpt.meta 12.14MB

parameters.ini 1KB

dataset.pickle 814KB

mimic_glove_stanford_bioes

model.ckpt.index 1KB

model.ckpt.data-00000-of-00001 738KB

model.ckpt.meta 1.07MB

parameters.ini 1KB

checkpoint 131B

dataset.pickle 3KB

mimic_glove_spacy_bioes

model.ckpt.index 1KB

model.ckpt.data-00000-of-00001 738KB

model.ckpt.meta 1.07MB

parameters.ini 1KB

checkpoint 125B

dataset.pickle 3KB

i2b2_2014_glove_stanford_bioes

model.ckpt.index 1KB

model.ckpt.data-00000-of-00001 780KB

model.ckpt.meta 1.07MB

parameters.ini 1KB

checkpoint 77B

dataset.pickle 4KB

i2b2_2014_glove_spacy_bioes

model.ckpt.index 1KB

model.ckpt.data-00000-of-00001 780KB

model.ckpt.meta 1.07MB

parameters.ini 1KB

checkpoint 77B

dataset.pickle 4KB

performances.md 979B

.travis_install_ubuntu.sh 373B

install_mac.md 1KB

.travis.yml 582B

README.md 9KB

data

conll2003

test.txt 731KB

train.txt 3.13MB

valid.txt 808KB

metadata 153B

i2b2_2014_deid

xml_to_brat.py 2KB

readme.md 3KB

example_unannotated_texts

deploy

some_random_text.txt 167B

news.txt 799B

.gitignore 88B

install_ubuntu.md 2KB

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