ChineseNER

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能不能写份基于python3.6版本的

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Happy-AiLearn

def get_entity(x,y,id2tag): entity="" res=[] for i in range(len(x)): #for every sen for j in range(len(x[0])): #for every word ... ... 这两个for循环中第一个是没问题的，因为统一batchsize大小了，但第二个for循环就有问题了， 因为x[0]的大小可能会大于60 这里没有做cut操作，因此j会大于60 导致y[i][j]数组越界，希望楼主可以更改一下。加上一个判断 for i in range(len(x)): #for every...

wujixian

Could we add new words?

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E.g. if a word (北大) is not recognized as an organisation, could we add this word to let the model know this word?

hgjt8989

关于实体识别增加标签的问题

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您好，想问一下，如果我们想在训练集中加入股票新闻数据，然后增加 股票名称 这个标签（除了loc,name,org这些标签以外的新标签）的话，我们应该怎么去做呢？万分谢谢！

seanggggggg

中文版： python重现了该代码： https://gitee.com/chashaozgr/noteLibrary/tree/master/nlp_trial/ner/src/bilstm_crf 用的人民日报的数据，python3，tensorflow==1.12 准确率确如readme所示，但是从混淆矩阵看来，由于用了padding的方法进行了预测，所以实际为0类的量（即补充部分）远比其他类多，导致样本标签不均衡，所以准确性不可信，85%+的准确性大部分来源于0类分给0类，如果缩短padding长度，precision会迅速下降。 看看大家有没有什么对策。 English version: I reproduced the code here: https://gitee.com/chashaozgr/noteLibrary/tree/master/nlp_trial/ner/src/bilstm_crf Data source People’s Daily Environment: python3.6, tensorflow==1.12 The accuracy tested is the same as shown in...

ZBayes

File "C:\Users\14027\ChineseNER\tensorflow\train.py", line 18, in word2id = pickle.load(inp) ^^^^^^^^^^^^^^^^ _pickle.UnpicklingError: could not find MARK 这行代码报错是怎么回事呢？ 而且我下载的代码的data中为什么没有renmindata.pkl和Bosondata.pkl

xxxtsing