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CRFPP-0.53-
- CRF++-0.53,条件随机场命名实体识别，0.53版本，顺利通过测试运行--0.53 CRF, conditional random field named entity recognition, 0.53 version, successfully passed the test run
HanLP-1.2.7
- HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。-HanLP is a dedicated to popularize NLP technology to production environment of
ltp_code
- 哈工大语言云LTP的C++集成代码，能够实现自然语言的处理。能够进行分词、词性标注、 命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注 语义依存分析等功能。注：读者需要自己到哈工大官网注册KEYS使用。-Harbin Institute of technology language cloud LTP C integrated code, can realize natural language processing. Segmentation, part of speech tagging,
NLP-speech-tagging
- 基于隐马尔可夫模型的中文分词、词性标注、命名实体识别-Based on Chinese word hidden Markov model, speech tagging, named entity recognition
perceptron-for-NER
- 一个中文NER工具，可以实现利用感知机的命名实体识别，效果比较好，大概在0.82左右- U4E00 u4E2A u4E2D u6587NER u5DE5 u5177 uFF0C u53EF u4EE5 u5B9E u73B0 u5229 u7528 u611F u77E5 u673A u7684 u547D u540D u5B9E u4F53 u8BC6 u522B uFF0C u6548 u679C u6BD4 u8F83 u597D
ltp-3.3.2
- 哈工大信息检索实验室进行文本的依存分析、命名实体识别、词性标注、分词、语义依存分析、语义角色标注(dependency parse of text)
最大熵印度尼西亚语代码
- 用于实现NER的功能,其中各种功能以及任务齐全，可以直接运行使用(used for the NER task)
RerankNER-master
- 这份代码是基于深度神经网络的英文命名实体识别，主要算法是LSTM+CRF(This code is based on deep neural network English named entity recognition LSTM+CRF)
归档
- Hanlp 简化版，只有命名实体识别功能(Hanlp simplified version, only named entity recognition function)
zh-NER-TF-master
- 基于bi-lstm-crf的中文命名实体识别(bi-lstm-crf NER of chinese)
CCKS2017
- CCKS2017(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing)的电子病历数据，可以用于命名实体识别的训练(CCKS2017(China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing) dataset, can be used for NER system training)
mlcc-exercises_zh-CN
- 基于tensorflow的中文命名实体识别(python tensorflow Chinese nlp)
新闻言论自动提取
- 根据新闻的内容，在线提取言论实体与发表的观点，利用哈工大的pyltp语言模型对输入的新闻进行分句、分词、命名实体识别，判断新闻是否存在实体，对包含实体的内容进行依存句法分析，若谓语存在相似词列表中，则后面句子为观点内容。
BERT用于下游任务的训练模型
- 包含BERT和ALBERT两个模型，可以直接用于下游任务，如命名实体识别等