卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2020-05-27 14:05:36
线上思维导图编辑工具-viso，processon
processon是一个在线的编辑思维导图的软件
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:899 | 评论:0
2020-05-27 14:04:41
引文空间-citespace软件的初步使用
连接：https://www.jianshu.com/p/c3139ee1cf1f
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:827 | 评论:0
2020-05-27 11:17:37
java环境安装和citespace安装
连接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104358739
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:947 | 评论:0
2020-04-20 15:49:45
pycharm的激活码
地址：http://lookdiv.com/ 输入：lookdiv.com
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:1011 | 评论:0
2020-02-28 16:08:53
规则引擎参考的链接
https://www.cnblogs.com/Terry-Wu/p/9002138.html运用到的匹配算法：https://blog.csdn.net/gongxsh00/article/details/79542522
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:1074 | 评论:0
2020-01-06 14:56:34
实体识别效果性能的提升策略
1，利用字典数，插入-词向量，来增强句子的表示。这是2018NER效果最好的方法之一。2，实体链接，利用知识库中实体的描述信息，（即bert模型的CLS的那个向量，是整个句子的意思表示。），再利用字典数据来插入向量来增强实体识别的效果。（注意：知识库一个实体名词可能会有多个，只是不同的ID来区分，同时，这些实体的描述信息也是不一样的，那到底加入的哪个实体的表示信息呢？）实体识别中经常遇到的问题：实体识别边界不全，句子实体识别不全的问题。
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:1039 | 评论:0
2019-11-13 15:29:54
知识图谱构建——包含一个从0构建的开始，一个是基于DB-pedia构建
参考链接：https://www.sohu.com/a/191920088_500659
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:1029 | 评论:0
2019-11-04 16:45:40
Navicat中文破解版下载安装
链接：https://blog.csdn.net/weixin_42333573/article/details/89853921
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:957 | 评论:0
2019-10-18 15:13:51
bert分类，工业级部署
学习链接：https://github.com/yaleimeng/TextClassify_with_BERT
作者:yangli | 分类:未分类 | 浏览:1165 | 评论:0
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