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Awesome GitHub RepositoriesBidirectional LSTMs
Neural network layers that process sequences in both directions to capture long-term dependencies.
Distinct from Sequence-to-Sequence Mappings: Specializes sequence-to-sequence mapping to bidirectional LSTM architectures for contextual understanding.
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- macanv/bert-bilstm-crf-ner
macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
4,904Ver en GitHubEste proyecto es un framework de reconocimiento de entidades nombradas y modelo de procesamiento de lenguaje natural basado en TensorFlow. Proporciona un pipeline para adaptar modelos de lenguaje pre-entrenados a tareas específicas de reconocimiento de entidades y clasificación de texto. El sistema implementa una arquitectura de etiquetado de secuencias que combina embeddings basados en transformers con modelado de secuencias bidireccional y decodificación de campo aleatorio condicional (CRF). Incluye herramientas para ajustar los pesos del modelo y entrenar la red para identificar y categorizar entidades dentro de texto no estructurado. El framework también incluye una arquitectura cliente-servidor que expone modelos entrenados a través de una API HTTP. Esto permite la inferencia remota, predicción de entidades nombradas y clasificación de documentos de texto a través de una interfaz de red.
Implements bidirectional sequence modeling to capture text dependencies for entity recognition.
Python
