yangpj / seq2annotation

基于 TensorFlow 的通用序列标注算法库（目前包含 BiLSTM+CRF 和 IDCNN+CRF，更多算法正在持续添加中）实现中文分词（Tokenizer / segmentation）、词性标注（Part Of Speech, POS）和命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）等序列标注任务。

seq2annotation

基于 TensorFlow 的通用序列标注算法库（目前包含 BiLSTM+CRF 和 IDCNN+CRF，更多算法正在持续添加中）实现中文分词（Tokenizer / segmentation）、词性标注（Part Of Speech, POS）和命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）等序列标注任务。

特色

• 通用的序列标注：能够解决通用的序列标注问题：分词、词性标注和实体识别仅仅是特例。
• Tag schema free: 你可以选择你想用的任何 Tagset。依赖于 tokenizer_tools 提供的编码、解码功能
• 基于 TensorFlow Estimator: 模型代码很精干，代码量少
• 导出为 SavedModel 模型，可以直接使用 TensorFlow Serving 或者 tf.predictor API 启动

TODO

• current TF Metrics is not launch on pypi, but seq2annotation depends on it, so seq2annotation currently can't packaged as python package on pypi

More Algorithms To Do

• https://www.cnblogs.com/Determined22/p/7238342.html
• http://www.davidsbatista.net/blog/2018/05/09/Named_Entity_Evaluation/
• http://www.voidcn.com/article/p-kvrmknrl-bgh.html