基于统计机器学习(最大熵模型马尔科夫模型条件随机场)和深度学习LSTM-CRF的中文分词python源码+详细注释及数据.zip下载

weixin_39821620 2023-11-21 14:30:19

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<项目介绍> 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 -------- ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

本课程讲解了机器学习必须知识点：机器学习与相关数学初步、数理统计与参数估计、矩阵分析与应用、凸优化问题、回归分析与工程应用、特征工程、工程流程与模型调优、大熵模型与EM算法、推荐系统与应用、聚类算法与应用、决策树知识、支持向量SVM、贝叶斯算法、人工神经网络、卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN与LSTM、Caffe&Tensor; Flow&MxNet; 简介、贝叶斯网络和HMM等。

摘要在本文中，我们提出了各种基于长短记忆（LSTM）的序列标记模型。这些模型包括LSTM网络、双向LSTM (BI-LSTM)网络、LSTM带条件随机场(CRF)层(LSTM-CRF)和双向LSTM带CRF层(BI-LSTM-CRF)。我们的工作是第一个将双向LSTM CRF（表示为Bi-LSTM-CRF）模型应用于NLP基准序列标记数据集。我们表明，由于双向LSTM组件，Bi-LSTM-CRF模型可以有效地使用过去和未来的输入特征。由于有CRF层，它还可以使用句子级别的标签信息。BI-LSTM-CRF.

概念引入命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。定义命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。信息抽取信息抽取（information extraction），即从自

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