productner:对产品进行分类并对产品描述中的单词进行命名实体识别的算法

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文件名称：productner:对产品进行分类并对产品描述中的单词进行命名实体识别的算法
文件大小：111KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-03 14:34:56
Python 产品分类和命名实体识别 该存储库旨在自动从产品标题和描述中提取功能。 下面我们解释如何安装和运行代码以及实现的算法。 我们还提供了背景信息，包括序列分类和序列标记方面的最新技术，并提出了可能对当前实现进行改进的建议。 享受！ 要求 需要以下库： Keras> 2.0（ ） Tensorflow> r1.0（ ） SKlearn> 0.18（ ）（仅适用于指标） 用法 正在撷取资料 亚马逊商品数据 cd ./data/ wget http://snap.stanford.edu/data/amazon/productGraph/metadata.json.gz gzip -d metadata.json.gz 手套 cd ./data/ wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.6B.zip unzip glove.6B.zip 预处理数据

【文件预览】：
productner-master
----ner.py(8KB)
----.gitignore(86B)
----classifier.py(8KB)
----data()
--------normalize.py(834B)
--------parse.py(1KB)
--------trim.py(698B)
--------groups.py(599B)
--------tag.py(1KB)
--------supplement.py(773B)
----Product Dataset.csv(339KB)
----Pipfile.lock(16KB)
----train_classifier.py(1KB)
----train_ner.py(1KB)
----tokenizer.py(2KB)
----train_tokenizer.py(967B)
----README.md(13KB)
----Pipfile(171B)
----extract.py(3KB)