文件名称：NeuroNER：使用神经网络的命名实体识别。 易于使用和最新结果
文件大小：25.62MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-24 09:03:21
nlp machine-learning deep-learning tensorflow named-entity-recognition
神经NER NeuroNER是执行命名实体识别（NER）的程序。 网址： 。 该页面提供了安装和使用NeuroNER的分步说明。 目录 要求 NeuroNER依赖于Python 3，TensorFlow 1.0+以及可选的BRAT： Python 3：NeuroNER不适用于Python2.x。 在Windows上，它必须是64位或更高版本的Python 3.6。 TensorFlow是一个用于机器学习的库。 NeuroNER将其用于基于神经网络的NER引擎。 官方网站： ： BRAT（可选）是基于Web的注释工具。 仅当您希望方便地创建注释或查看NeuroNER做出的预测时，才需要安装它。 官方网站： ： 安装 为了支持必须满足。 如果您的系统不满足这些要求，则应使用CPU版本。 要安装Neuroner： # For CPU support (no GPU support): pip3 install pyneuroner[cpu] # For GPU support: pip3 install pyneuroner[gpu] 您还需要下载一些支持包。 Spac
【文件预览】：
NeuroNER-master
----MANIFEST.in(77B)
----requirements.txt(152B)
----.travis_install_ubuntu.sh(303B)
----.travis.yml(830B)
----LICENSE(1KB)
----test()
--------test_main.py(2KB)
--------test-parameters-training.ini(6KB)
----setup.py(4KB)
----README.md(11KB)
----parameters.ini(7KB)
----.gitignore(88B)
----neuroner()
--------train.py(7KB)
--------conll_to_brat.py(11KB)
--------entity_lstm.py(25KB)
--------utils.py(5KB)
--------brat_to_conll.py(9KB)
--------utils_tf.py(777B)
--------dataset.py(20KB)
--------__init__.py(0B)
--------trained_models()
--------prepare_pretrained_model.py(7KB)
--------utils_plots.py(8KB)
--------__main__.py(6KB)
--------utils_nlp.py(8KB)
--------data()
--------evaluate.py(15KB)
--------conlleval(12KB)
--------neuromodel.py(35KB)