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2 रिपॉजिटरी

Awesome GitHub RepositoriesConditional Random Fields

Probabilistic graphical models used for sequence labeling by considering transition constraints between labels.

Distinct from Sequence Decoders: Provides structured sequence decoding via CRFs, distinct from generic sequence decoders.

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Awesome Conditional Random Fields GitHub Repositories

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  • macanv/bert-bilstm-crf-nermacanv का अवतार

    macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER

    4,904GitHub पर देखें↗

    यह प्रोजेक्ट एक नेम्ड एंटिटी रिकग्निशन फ्रेमवर्क और TensorFlow-आधारित नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग मॉडल है। यह प्री-ट्रेन्ड भाषा मॉडल्स को विशिष्ट एंटिटी रिकग्निशन और टेक्स्ट क्लासिफिकेशन कार्यों के अनुकूल बनाने के लिए एक पाइपलाइन प्रदान करता है। यह सिस्टम एक सीक्वेंस लेबलिंग आर्किटेक्चर लागू करता है जो ट्रांसफॉर्मर-आधारित एम्बेडिंग को बाईडायरेक्शनल सीक्वेंस मॉडलिंग और कंडीशनल रैंडम फील्ड डिकोडिंग के साथ जोड़ता है। इसमें मॉडल वेट्स को फाइन-ट्यून करने और असंरचित टेक्स्ट के भीतर एंटिटीज़ की पहचान और वर्गीकरण करने के लिए नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए टूल्स शामिल हैं। फ्रेमवर्क में एक क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर भी शामिल है जो प्रशिक्षित मॉडल्स को HTTP API के माध्यम से उजागर करता है।

    Applies a Conditional Random Field layer to predict the most likely sequence of entity labels.

    Python
    GitHub पर देखें↗4,904
  • accord-net/frameworkaccord-net का अवतार

    accord-net/framework

    4,540GitHub पर देखें↗

    This project is a scientific computing framework for the .NET ecosystem, providing a comprehensive suite of libraries for numerical analysis, statistics, and mathematical optimization. It serves as a foundational toolkit for developing applications in machine learning, digital signal processing, and computer vision. The framework provides specialized toolkits for training and deploying predictive models, including neural networks, support vector machines, and decision trees. It further distinguishes itself with deep integrations for real-time visual analysis, such as object tracking and facia

    Optimizes parameters for Conditional Random Fields using gradient-based solvers like L-BFGS.

    C#
    GitHub पर देखें↗4,540
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  • Conditional Random Field TrainingOptimization of parameters for conditional random fields using gradient-based solvers. **Distinct from Conditional Random Fields:** Focuses specifically on the parameter estimation process for CRFs rather than the model structure itself.
  • Hidden CRF TrainingOptimization procedures for parameters of Hidden Conditional Random Fields. **Distinct from Conditional Random Fields:** Focuses specifically on the training/optimization phase of HCRFs rather than the general model architecture.
  • Hybrid Neural Random FieldsCombines bidirectional neural sequence feature extraction with a conditional random field layer. **Distinct from Conditional Random Fields:** Distinct from standard Conditional Random Fields by integrating neural feature extractors directly into the tagging pipeline.