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使用keras實現(xiàn)BiLSTM+CNN+CRF文字標記NER_python_腳本之家
word_emb=Embedding(len(char_value_dict)+2, output_dim=64, input_length=max_len, dropout=0.2, name='word_emb')(word_input) bilstm=Bidirectional(LSTM(32, dropout_W=0.1, dropout_U=0.1, return_sequences=True))(word_
www.dbjr.com.cn/article/1896...htm 2025-6-9
簡述python四種分詞工具,盤點哪個更好用?_python_腳本之家
3. FoolNLTK 分詞 基于BiLSTM 模型訓練而成,據(jù)說可能是最準的開源中文分詞,同樣支持用戶自定義詞典 GitHub star: 1.6k 代碼示例 1 2 3 4 5 importfool text="一個傻子在北京" print(fool.cut(text)) # ['一個', '傻子', '在', '北京'] 項目地址: https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK 4. T...
www.dbjr.com.cn/article/2095...htm 2025-5-26
使用Keras加載含有自定義層或函數(shù)的模型操作_python_腳本之家
(用keras搭建bilstm-crf,在訓練模型時,使用的是: 1 2 3 4 5 fromkeras_contrib.layers.crfimportCRF) fromkeras_contrib.layers.crfimportCRF, crf_loss, crf_viterbi_accuracy model=load_model(model_path, custom_objects={"CRF": CRF,'crf_loss': crf_loss, ...
www.dbjr.com.cn/article/1884...htm 2025-6-7
淺談Keras參數(shù) input_shape、input_dim和input_length用法_python...
在keras中,數(shù)據(jù)是以張量的形式表示的,不考慮動態(tài)特性,僅考慮shape的時候,可以把張量用類似矩陣的方式來理解。 例如 [[1],[2],[3]] 這個張量的shape為(3,1) [[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]],[[9,10],[11,12]]]這個張量的shape為(3,2,2), ...
www.dbjr.com.cn/article/1896...htm 2025-6-3
Python使用DeepSeek進行聯(lián)網搜索功能詳解_python_腳本之家
model = BiLSTMCRF() # 訓練模型 model.train(sentences, labels) 在這個示例中,我們假設DeepSeek庫提供了一個用于實體識別的BiLSTMCRF模型。我們使用示例數(shù)據(jù)對模型進行訓練。 3. 模型預測 訓練完成后,我們可以使用訓練好的模型對新句子進行實體識別預測。 1 2 3 4 # 預測 test_sentence = "Elon Musk founded...
www.dbjr.com.cn/python/337459p...htm 2025-6-9
查看keras各種網絡結構各層的名字方式_python_腳本之家
def bilstm_siamese_model(): '''搭建孿生網絡''' #可以在這里調參 embedding_layer = Embedding(VOCAB_SIZE + 1, EMBEDDING_DIM, weights=[embedding_matrix], input_length=MAX_LENGTH, trainable=True, #原本為False mask_zero=True) #輸入層 left_input = Input(shape=(MAX_LENGTH,), dtype='float32...
www.dbjr.com.cn/article/1884...htm 2025-5-24