ChineseNER
A neural network model for Chinese named entity recognition
Machine Learning Model TrainingML FrameworksOpen Source
About
ChineseNER utilizza una rete neurale LSTM bidirezionale combinata con uno strato CRF per eseguire il riconoscimento delle entità nominate su testo cinese. Elabora sequenze di caratteri cinesi, convertendole in rappresentazioni vettoriali dense, e incorpora caratteristiche aggiuntive per migliorare la precisione. Questo modello è adatto per sviluppatori e ricercatori che lavorano su compiti di elaborazione del linguaggio naturale che coinvolgono dati in lingua cinese.
Open Source Health
- Stars
- 1,822
- Forks
- 564
- License
- Not stated
- Last commit
- 8 years ago
Python
Alternative a ChineseNER
Rclipby Yurij MikhalevichRicerca semantica di foto per la riga di comando
Head Pose Estimationby Yin GuobingStima della posa della testa umana in tempo reale con ONNXRuntime e OpenCV.
Video Subtitle Extractorby 天涯古巷视频硬字幕提取，生成srt文件。无需申请第三方API，本地实现文本识别。基于深度学习的视频字幕提取框架，包含字幕区域检测、字幕内容提取。A GUI tool for extracting hard-coded subtitle (hardsub) from videos and generating srt files.
U 2 Netby Xuebin QinIl codice per il nostro articolo recentemente accettato in Pattern Recognition 2020: "U^2-Net: Andare più in profondità con la struttura U annidata per il rilevamento di oggetti salienti."
Efficient-Segmentation-Networksby Yu WangModelli leggeri per la segmentazione semantica in tempo reale su PyTorch (inclusi SQNet, LinkNet, SegNet, UNet, ENet, ERFNet, EDANet, ESPNet, ESPNetv2, LEDNet, ESNet, FSSNet, CGNet, DABNet, Fast-SCNN, ContextNet, FPENet, ecc.)
Resources & Links
Related Categories
Usi ChineseNER?
Tieni traccia del suo costo insieme al resto del tuo stack e ricevi un promemoria prima del rinnovo.
Aggiungi al mio stackVendor
jingyuanzhang
Phd student, University of Chinese Academy of Sciences