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BANNER_v02(1)
- 生物命名实体识别程序，识别生物医学文献中的基因名。-a program that used to named entity recognition mission in biomedical text mining.
CRFPP-0.58
- CRF ++是一个简单的，可定制的，条件随机域（控释肥）分割/标记顺序数据的开源实现。 CRF ++是专为通用的目的，将被应用到各种各样的NLP任务，如命名实体识别，信息提取和文本组块。-CRF++ is a simple, customizable, and open source implementation of Conditional Random Fields (CRFs) for segmenting/labeling sequential data. CRF++ is design
HanLP-1.2.7
- HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。-HanLP is a dedicated to popularize NLP technology to production environment of
ltp_code
- 哈工大语言云LTP的C++集成代码，能够实现自然语言的处理。能够进行分词、词性标注、 命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注 语义依存分析等功能。注：读者需要自己到哈工大官网注册KEYS使用。-Harbin Institute of technology language cloud LTP C integrated code, can realize natural language processing. Segmentation, part of speech tagging,
NLP-speech-tagging
- 基于隐马尔可夫模型的中文分词、词性标注、命名实体识别-Based on Chinese word hidden Markov model, speech tagging, named entity recognition
ChineseNER-master
- Pyhton实现biLSTM+CRF算法,应用于中文命名实体识别(Pyhton implementation of biLSTM+CRF algorithm, applied to Chinese named entity recognition)
RerankNER-master
- 这份代码是基于深度神经网络的英文命名实体识别，主要算法是LSTM+CRF(This code is based on deep neural network English named entity recognition LSTM+CRF)
ChineseNER-master
- BiLSTM+CNN结构实现中文命名实体识别(implement Chinese NER with BiLSTM+CNN architecture)
mlcc-exercises_zh-CN
- 基于tensorflow的中文命名实体识别(python tensorflow Chinese nlp)
新闻言论自动提取
- 根据新闻的内容，在线提取言论实体与发表的观点，利用哈工大的pyltp语言模型对输入的新闻进行分句、分词、命名实体识别，判断新闻是否存在实体，对包含实体的内容进行依存句法分析，若谓语存在相似词列表中，则后面句子为观点内容。
BERT用于下游任务的训练模型
- 包含BERT和ALBERT两个模型，可以直接用于下游任务，如命名实体识别等
ResumeNER
- 命名实体识别预料 resume，开箱即用，方便快捷(Named entity recognition is expected to resume, out of the box, convenient and fast)