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基于YOLOv4的安全帽佩戴检测

基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测 ⭐ 自建口罩数据集分享

这是一个mobilenet-yolov4的库，把yolov4主干网络修改成了mobilenet，修改了Panet的卷积组成，使参数量大幅度缩小。

Keras solution of Chinese NER task using BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF/single-CRF model with BERTs (Google's Pretrained Language Model: supporting BERT/RoBERTa/ALBERT).

🇨🇳 GitHub中文排行榜，各语言分设「软件 | 资料」榜单，精准定位中文好项目。各取所需，高效学习。

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer（第 2 版）》、《程序员面试金典（第 6 版）》题解

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全局指针统一处理嵌套与非嵌套NER

结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取。

中文关系抽取

C++和Linux学习笔记

中文地址分词（地址元素识别与抽取），通过序列标注进行NER

该仓库主要记录 NLP 算法工程师相关的面试题

该仓库主要记录 NLP 算法工程师相关的顶会论文研读笔记

NLP相关算法岗-面试知识点总结

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Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper.

Leveraging Lexical Features for Chinese Named Entity Recognition via Static and Dynamic Weighting

本项目通过爬取腾讯、新浪、丁香园等疫情数据，获取新冠肺炎相关数据，并整合为api数据，做法简单粗暴，类似于端口转发。数据包含口罩预约、同乘车辆、疫情小区、数据分析、国内外详细数据、实时新闻动态、确诊人员信息流动轨迹、疫情谣言等。

本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。

基于BI-LSTM+CRF的中文命名实体识别 Pytorch

命名体识别(NER)综述-论文-模型-代码(BiLSTM-CRF/BERT-CRF)-竞赛资源总结-随时更新

中文命名实体识别NER。用keras实现BILSTM+CRF、IDCNN+CRF、BERT+BILSTM+CRF进行实体识别。结果当然是BERT+BILSTM+CRF最好啦。

Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning And private Server services

TensorFlow code and pre-trained models for BERT

本项目将演示如何从用户的快递单中，提取姓名、电话、省、市、区、详细地址等内容，形成结构化信息。辅助物流行 业从业者进行有效的信息提取，简化客户填写表单的流程。本项目采用了Bi-GRU+CRF网络模型来进行序列化标注，使用Bi-GRU 来解决长期记忆和反向传播中梯度问题，能够有效对长序列建模，但是无法解决标签之间的依赖性，于是将Bi-GRU标注的结果喂给 CRF得到新的序列标注。

Topic Detection from English text using BERT + Bi-GRU + CRF

A Joint Chinese segmentation and POS tagger based on bidirectional GRU-CRF