文件名称：nester-ner-tacl2020变形金刚
文件大小：62KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 14:31:47
Python
嵌套命名实体识别的实现 某些文件是一部分。 要求 我们使用以下库测试了该库： 巨蟒（3.7） （1.3.0） （1.17.3） （0.0.5） （0.2.0）用于访问Java Stanford CoreNLP服务器（3.9.2） （2.1.1） 进行实验 使用样本数据测试该库 运行gen_data.py生成用于训练的已处理数据文件，它们将放置在“ ./data/”目录中python gen_data.py 运行train.py开始训练python train.py 在ACE-2004数据集上重现我们的实验 将语料库放入“ ../ACE2004/”目录 放入“ ../”并解压缩 运行parse_ace2004.py以提取要训练的句子，它们将被放置在“ ./data/ace2004/”中python parse_ace2004.py 运行gen_data_for_ace2
【文件预览】：
nested-ner-tacl2020-transformers-main
----training()
--------utils.py(9KB)
--------logger.py(820B)
----parse_genia.py(8KB)
----gen_data_for_genia.py(2KB)
----gen_data.py(2KB)
----parse_ace2004.py(14KB)
----data()
--------genia_sample()
----model()
--------sequence_labeling.py(9KB)
----train.py(11KB)
----LICENSE(34KB)
----gen_data_for_ace2005.py(2KB)
----module()
--------crf.py(13KB)
--------function()
--------dropout.py(2KB)
----parse_ace2005.py(13KB)
----reader()
--------reader.py(9KB)
----setup.py(485B)
----.gitignore(33B)
----config.py(2KB)
----gen_data_for_ace2004.py(2KB)
----README.md(3KB)
----util()
--------utils.py(2KB)
--------evaluate.py(6KB)