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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
4,906Voir sur GitHubCe projet est un système de traitement du langage naturel conçu pour la reconnaissance d'entités nommées et la classification de texte. Il utilise une approche d'apprentissage automatique pour identifier des noms spécifiques et des informations clés à partir de texte brut afin d'organiser le contenu non structuré dans un format structuré. Le système implémente une architecture multicouche qui combine un transformeur pré-entraîné pour les embeddings, une mémoire à long terme bidirectionnelle (LSTM) pour la modélisation de séquence, et un champ aléatoire conditionnel (CRF) pour les transitions d'étiquettes. Il prend en charge l'apprentissage par transfert via l'affinage de ces modèles sur des jeux de données spécifiques à une tâche. Le projet inclut des capacités pour entraîner des modèles sur des jeux de données personnalisés en utilisant des configurations et des fichiers de vocabulaire spécifiés. Il fournit également un mécanisme pour déployer le modèle entraîné en tant que service réseau, permettant la classification de texte et la reconnaissance d'entités via un serveur HTTP.
Uses bidirectional LSTM layers to capture long-range dependencies within sentences.
Python
