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adaboost-

Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的AdaBoost算法。 AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的弱分类器，直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数才确定最终的强分类器。

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基于轻量级的albert实现albert+BiLstm+CRF

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利用ALBERT和BI-LSTM，在Keras中实现序列标注算法。

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基于纯注意力机制的分词模型代码部分

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BERT for Multitask Learning

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Chinese NER(Named Entity Recognition) using BERT(Softmax, CRF, Span)

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A Chinese word segment model based on BERT, F1-Score 97%

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BiLstm+CNN+CRF 法律文档（合同类案件）领域分词（100篇标注样本）

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Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT（中文BERT-wwm系列模型）

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中文自然语言处理数据集，平时做做实验的材料。

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中文语言理解基准测评 Chinese Language Understanding Evaluation Benchmark: datasets, baselines, pre-trained models, corpus and leaderboard

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搜索所有中文NLP数据集，附常用英文NLP数据集

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bilstm cnn crf module 中文分词

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Source code for an ACL2016 paper of Chinese word segmentation

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利用深度学习实现中文分词

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SmoothNLP 金融文本数据集(公开) Public Financial Datasets for NLP Researches Only

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Named Entity Recognition for Chinese social media (Weibo). From EMNLP 2015 paper.

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Deep Learning Chinese Word Segment

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本项目用于展示三元组抽取后形成的知识图谱，包括几本小说的实体关系，以及README.md，介绍这方面的一篇文章。

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Code for the ACL2021 paper "Lexicon Enhanced Chinese Sequence Labelling Using BERT Adapter"

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Models and examples built with TensorFlow

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Code for ACL 2020 paper `A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition`

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命名实体识别实践与探索