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这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟我写的时候也看了20多小时的视频,又写了20多个小时,别抱怨,加油~
上一篇文章处理后的数据格式如下图所示,将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件,这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测,最终实现医学命名实体识别。
整个项目工程如下图所示:
本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍,后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章,希望对您有所帮助,如果文章中存在错误或不足之处,还请海涵!作者作为人工智能的菜鸟,希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客,尝试第一个付费专栏,为小宝赚点奶粉钱ÿ
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