用numpy写的基本深度学习框架,用手写数字识别做的一个基本测试项目,实现了卷积神经网络的层,Dropout,BatchNormal和梯度下降优化。
AkShare 是基于 Python 的开源金融数据接口库,目的是实现对股票、期货、期权、基金、债券、外汇等金融产品和另类数据从数据采集,数据清洗到数据下载的工具,满足金融数据科学
CTPN + DenseNet + CTC based end-to-end Chinese OCR implemented using tensorflow and keras
Jiagu深度学习自然语言处理工具 知识图谱关系抽取 中文分词 词性标注 命名实体识别 情感分析 新词发现 关键词 文本摘要
Named-entity recognition using neural networks. Easy-to-use and state-of-the-art results.
中文命名实体识别(包括多种模型:HMM,CRF,BiLSTM,BiLSTM+CRF的具体实现)
Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.
CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码主要源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn.git 感谢作者。 模型最终测试集得分0.81,还有较大改进空间。可以当做一个baseline。