2 个仓库
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-ner
macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
4,904在 GitHub 上查看该项目是一个命名实体识别框架和基于 TensorFlow 的自然语言处理模型。它提供了一个流水线，用于将预训练语言模型适配到特定的实体识别和文本分类任务。 该系统实现了序列标注架构，结合了基于 Transformer 的嵌入、双向序列建模和条件随机场（CRF）解码。它包括用于微调模型权重和训练网络以识别并分类非结构化文本中实体的工具。 该框架还包含一个客户端-服务器架构，通过 HTTP API 暴露训练好的模型。这允许通过网络接口进行远程推理、命名实体预测和文本分类。
Applies a Conditional Random Field layer to predict the most likely sequence of entity labels.
Python - accord-net/framework
accord-net/framework
4,540在 GitHub 上查看这是一个面向 .NET 生态系统的科学计算框架，提供了一套全面的数值分析、统计和数学优化库。它作为开发机器学习、数字信号处理和计算机视觉应用的基础工具包。 该框架提供了用于训练和部署预测模型的专用工具包，包括神经网络、支持向量机和决策树。它还通过对实时视觉分析（如对象跟踪和面部特征检测）的深度集成，以及用于捕获和过滤音频及传感器信号的专用数字信号处理库而脱颖而出。 其功能范围扩展到高级矩阵分解和线性代数、概率状态建模和启发式搜索算法。它还涵盖了广泛的数据操作实用程序，从降维和归一化到空间数据组织和科学可视化组件。 该系统包括用于摄像机配置、GPIO 端口管理和专用深度传感硬件的硬件集成控制器。
Optimizes parameters for Conditional Random Fields using gradient-based solvers like L-BFGS.
C#
