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Awesome GitHub RepositoriesBidirectional LSTM Models
Recurrent neural network architectures that process sequences in both forward and backward directions.
Distinct from Linear-Time Sequence Models: None of the sequence-to-sequence candidates specifically cover the bidirectional LSTM architecture for sequence modeling.
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- macanv/bert-bilsmt-crf-ner
macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER
4,906Ver en GitHubEste proyecto es un sistema de procesamiento de lenguaje natural diseñado para el reconocimiento de entidades nombradas y clasificación de texto. Utiliza un enfoque de aprendizaje automático para identificar nombres específicos e información clave a partir de texto sin procesar para organizar contenido no estructurado en un formato estructurado. El sistema implementa una arquitectura multicapa que combina un transformer pre-entrenado para embeddings, memoria a largo plazo bidireccional (BiLSTM) para modelado de secuencias y un campo aleatorio condicional (CRF) para transiciones de etiquetas. Soporta aprendizaje por transferencia mediante el fine-tuning de estos modelos en datasets específicos de la tarea. El proyecto incluye capacidades para entrenar modelos en datasets personalizados utilizando configuraciones y archivos de vocabulario especificados. También proporciona un mecanismo para desplegar el modelo entrenado como un servicio de red, permitiendo la clasificación de texto y el reconocimiento de entidades a través de un servidor HTTP.
Uses bidirectional LSTM layers to capture long-range dependencies within sentences.
Python
