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BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。 在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。

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实际存在的，并且应用于现实的3D仓库,可以直接拿来用的，包含动画，心跳机制，数据处理，不同场景之间切换，可以拿来即用的3D,稍加修改就可以应用于市场，里面有实际生产的模型glb

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

1) app.py是整个系统的主入口
2) templates文件夹是HTML的页面
|-index.html 欢迎界面
|-search.html 搜索人物关系页面
|-all_relation.html 所有人物关系页面
|-KGQA.html 人物关系问答页面
3) static文件夹存放css和js，是页面的样式和效果的文件
4) raw_data文件夹是存在数据处理后的三元组文件
5) neo_db文件夹是知识图谱构建模块
|-config.py 配置参数
|-create_graph.py 创建知识图谱，图数据库的建立
|-query_graph.py 知识图谱的查询 6) KGQA文件夹是问答系统模块 |-ltp.py 分词、词性标注、命名实体识别 7) spider文件夹是模块 |- get_*.py 是之前取人物资料的代码，已经产生好ima

利用Pro/E建立了牛头刨床的三维实体模型,并通过专用接口将模型导入ADAMS中进行运动学仿真,得出牛头刨床刨头随时间变化的位移、速度、加速度曲线和动力情况,避免了传统解析法的复杂计算过程,为牛头刨床的结构设计和优化提供了参考。

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

这是GMB语料库的摘录，经过标记，注释和构建，专门用于训练分类器以预测命名实体，例如名称，位置等。 使用GMB（Groningen Meaning Bank）语料库进行命名实体识别的带注释语料库，该语料库通过自然语言处理将具有增强和流行特征的实体分类应用于数据集。

给大家分享一套课程——自然语言处理NLP企业级项目课程合集课程（实体关系抽取+情感分析+新闻文本分类+火车票识别+命名实体识别），大家下载学习。