1 रिपॉजिटरी
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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Awesome Bidirectional LSTM Models GitHub Repositories
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- macanv/bert-bilsmt-crf-ner
macanv/BERT-BiLSMT-CRF-NER
4,906GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग सिस्टम है जिसे नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कच्चे टेक्स्ट से विशिष्ट नामों और प्रमुख जानकारी की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग दृष्टिकोण का उपयोग करता है। यह सिस्टम एक मल्टी-लेयर आर्किटेक्चर लागू करता है जो एम्बेडिंग के लिए प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफॉर्मर, सीक्वेंस मॉडलिंग के लिए बाईडायरेक्शनल लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी और लेबल ट्रांज़िशन के लिए कंडीशनल रैंडम फील्ड को जोड़ता है। यह प्रोजेक्ट विशिष्ट डेटासेट पर इन मॉडल्स को फाइन-ट्यून करके ट्रांसफर लर्निंग का समर्थन करता है। इसमें कस्टम डेटासेट पर मॉडल्स को प्रशिक्षित करने और प्रशिक्षित मॉडल को नेटवर्क सर्विस के रूप में डिप्लॉय करने की क्षमताएं शामिल हैं।
Uses bidirectional LSTM layers to capture long-range dependencies within sentences.
Python
