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使用keras实现的基于Bi-LSTM + CRF的中文分词+词性标注
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DeepLearning-500-questions
深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为15个章节，近20万字。由于水平有限，书中不妥之处恳请广大读者批评指正。 未完待续............ 如有意合作，联系scutjy2015@163.com 版权所有，违权必究 Tan 2018.06
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2019年百度的实体链接比赛，“科学空间队”源码
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OpenCV-Python4.1 中文文档
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本项目作为知识图谱构建环节中的三元组抽取的一次尝试，模型采用Pipeline形式。注意，本项目的三元组抽取为开放领域！
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Sequence labeling base on universal transformer (Transformer encoder) and CRF; 基于Universal Transformer + CRF 的中文分词和词性标注
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