Dane

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    Dane / Chinese-Annotator

    Annotator for Chinese Text Corpus (UNDER DEVELOPMENT) 中文文本标注工具

    Dane / MarkTool

    MarkTool是一款基于web的开源通用文本标注工具,支持大规模实体标注、关系标注、事件标注、文本分类、基于字典匹配和正则匹配的自动标注以及用于实现归一化的标准名标注,同时也支持文本的迭代标注和实体的嵌套标注。标注规范可自定义且同类型任务中可“一次创建多次复用”。通过分级实体集合扩大了实体类型的规模,并设计了全新高效的标注方式,提升了用户体验和标注效率。此外,MarkTool增加了审核环节,可对多人的标注结果进行一致性检验和调整,提高了标注语料的准确率和可靠性。

    Dane / textClassifier

    tensorflow implementation

    Dane / zh-NER-keras

    details

    Dane / MedicalReportGeneration

    A Base Tensorflow Project for Medical Report Generation

    Dane / VirtualXposed

    A simple app to use Xposed without root, unlock the bootloader or modify system image, etc.

    Dane / SoDiaoEditor

    SoDiaoEditor电子病历编辑器。本产品已在多家三甲医院上线,一直在维护,如有问题可联系[作者](mailto://dd@sodiao.org/)。

    Dane / QASystemOnMedicalKG

    A tutorial and implement of disease centered Medical knowledge graph and qa system based on it。知识图谱构建,自动问答,基于kg的自动问答。以疾病为中心的一定规模医药领域知识图谱,并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。

    Dane / bert4keras

    keras implement of transformers for humans

    Dane / Textclassification

    several methods for text classification

    Dane / text_classification

    all kinds of text classification models and more with deep learning

    Dane / medical_entity_recognize

    医疗实体识别

    Dane / ChineseBLUE

    Chinese Biomedical Language Understanding Evaluation benchmark (ChineseBLUE)

    Dane / Enterprise-Registration-Data-of-Chinese-Mainland

    中国大陆 31 个省份1978 年至 2019 年一千多万工商企业注册信息,包含企业名称、注册地址、统一社会信用代码、地区、注册日期、经营范围、法人代表、注册资金、企业类型等详细资料。This repository is an dataset of over 10,000,000 enterprise registration data of 31 provinces in Chinese mainland from 1978 to 2019.【工商大数据】、【企业信息】、【enterprise registration data】。

    Dane / bert

    TensorFlow code and pre-trained models for BERT

    Dane / bert-chinese-ner

    使用预训练语言模型BERT做中文NER

    Dane / MedicalNamedEntityRecognition

    Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.

    Dane / LSTM-CRF-medical

    构建医疗实体识别的模型,包含词典和语料标注,基于python构建

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