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BiLSTM+CNN+CRF
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使用keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER
本文介绍了如何使用keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER。通过双向循环神经网络、卷积神经网络和条件随机场的结合,可以在文本处理中更好地捕捉语义信息和局部关系。同时,本文还介绍了数据集的预处理方法,使得数据能够被模型所接受。最后,通过对实验结果的分析,可以看出BiLSTM+CNN+CRF在NER任务中具有较高的准确率和召回率,可以为实际应用提供更好的服务。
2023-08-29
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