基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现
医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo，采用的方法是条件随机场(CRF)，实现CRF的第三方库为[python-crfsuite]。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。
2019-12-21 19:28:01
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从深度学习的角度出发,提出了一种基于Attention 的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory,BLSTM)与条件随机场(conditional random fields,CRF)相结合的领域术语抽取模型(BLSTM_Attention_CRF
模型),并使用基于词典与规则相结合的方法对结果进行校正,准确率可达到 86%以上,该方法切实可行。
2019-12-21 19:28:01
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GENIA语料库是为GENIA项目编写并标注的最初的生物医学文献集合。这个语料库是为了发展和评估分子生物学信息检索及文本挖掘系统而创建的。这个语料库包含1999条Medline的摘要，这些摘要是由PubMed按照human、blood cells以及transcription factors三个医学主题词（medical subject heading terms ）为搜索条件搜索到的。这个语料库已经被按照不同级别的语言信息、语义信息进行标注。
2019-12-21 19:26:10
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NLP&CC; 2013微博测评数据；
包括中文微博观点要素抽取、中文微博情绪识别、跨语言情感分类、中文微博实体链接、中文语义依存关系分析五个测评。
每个测评数据包括：评测大纲、评测样例、测试数据、评测结果、评测答案。
2019-12-21 19:22:45
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CAD二次开发ObjectArx之自定义实体：其中又通过多次Jig拖动来完成自定义实体的生成
2019-12-21 18:51:47
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实际工作中，我们经常需要根据数据库的表结构来写对应的实体类，如果数据库字段比较多，手工去写实体类既浪费时间，还容易出错。其实像这种一一对应关系的一般都有工具来帮我们完成。本工具就是用来根据数据库的表结构来生成对应实体类的，希望能为你们的开发带来方便。
2016-07-19 00:00:00
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