awesome-repositories.com
Blog
MCP
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectServer MCPDespreCum realizăm clasamentulPresă
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repository

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.

Explore 1 awesome GitHub repository matching artificial intelligence & ml · Bidirectional LSTMs. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Bidirectional LSTMs GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • macanv/bert-bilstm-crf-nerAvatar macanv

    macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER

    4,904Vezi pe GitHub↗

    Acest proiect este un framework de recunoaștere a entităților numite și un model de procesare a limbajului natural bazat pe TensorFlow. Oferă un pipeline pentru adaptarea modelelor de limbaj pre-antrenate la sarcini specifice de recunoaștere a entităților și clasificare a textului. Sistemul implementează o arhitectură de etichetare a secvențelor care combină embedding-urile bazate pe transformer cu modelarea secvențelor bidirecționale și decodarea prin câmpuri aleatorii condiționate. Include instrumente pentru fine-tuning-ul ponderilor modelului și antrenarea rețelei pentru a identifica și categorisi entitățile din textul nestructurat. Framework-ul include, de asemenea, o arhitectură client-server care expune modelele antrenate printr-un API HTTP. Acest lucru permite inferența la distanță, predicția entităților numite și clasificarea documentelor text printr-o interfață de rețea.

    Implements bidirectional sequence modeling to capture text dependencies for entity recognition.

    Python
    Vezi pe GitHub↗4,904
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Sequence Decoding Models
  4. Sequence-to-Sequence Mappings
  5. Bidirectional LSTMs