CRF使用的评测程序conlleval.pl都能识别什么符号的标记啊？？？急求大师指教！

最新推荐文章于 2022-08-26 20:35:22 发布

ningzi86

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ningzi86/article/details/5652288

本文探讨了conlleval.pl文件的使用，解释了其工作原理，并揭示了它除了识别B/I/O标记外，还能处理的其他字符类型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

小女子看不懂conlleval.pl文件，不知道除了B,I,O之外，他还能识别别的字符吗？

程序的思想是什么？？

等待大师的出现！

确定要放弃本次机会？

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ningzi86

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conlleval.pl CRF++结果评测工具

07-23

用来评价CRF++，以及wapiti等基于CRF算法开发的的命名实体识别工具。同样适用于基于深度学习的实体识别结果的测评。

conlleval+perl环境+conlleval使用说明

11-16

conlleval+perl环境+conlleval使用说明

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conlleval_conlleval_rev.pl

weixin_36310141的博客

01-17

402

#!/usr/bin/perl -w# conlleval_rev.perl: evaluate result of processing SIGHAN NER task# usage: conlleval_rev.perl [-l] [-r] [-d delimiterTag] < file# README: http://cnts.uia.ac.be/co...

conlleval的使用

Enoch的博客

12-29

7990

在命名体识别任务（NER，Named Entity Recognizer）中,Evaluate使用Perl的conlleval.pl for example:(例子来源于link) El Aa O O consejero a O O de a O B-MISC Economía Aa B-MISC I-...

记录conlleval.pl的使用

qq_44992056的博客

08-26

1691

在序列标注任务中使用conlleval.pl进行评估

conlleval.txt

05-17

评估CRF++结果，统计相同的标签个数或不同的个数，从而得到准确率、召回率、F1值。调用conlleval.pl对预测结果文件进行评估。将下载下来的 txt 文档,改名为 conlleval.pl ，然后放到C:\Perl64\eg里，（需安装perl的...

基于python实现中文命名实体识别及命名实体检测（基于字+ 词位，分别使用tensorflow+IDCNN+CRF 及 BiLSTM+CRF 搭配词性标注）.zip

02-21

基于python实现中文命名实体识别及命名实体检测（基于字+ 词位，分别使用tensorflow+IDCNN+CRF 及 BiLSTM+CRF 搭配词性标注）.zip 基于python实现中文命名实体识别及命名实体检测（基于字+ 词位，分别使用tensorflow...

基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip

03-25

基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip该项目是个人大作业项目源码，评审分达到95分以上，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip该项目是个人大作业项目源码，...

CRF++软件，win上的CRF++-0.58.zip 和 linux 上的 CRF++-0.58.tar.gz

最新发布

04-03

这种跨平台的设计使得CRF++可以在不同的操作系统上都能得到应用，满足了不同用户的需求。 CRF++-0.58版本的软件包通常包含了必要的源代码以及编译好的二进制文件，用户可以根据自己的需求和所使用的操作系统环境，...

【NER】conlleval使用，生成评价结果

MARY197011111的博客

12-05

1319

1.下载perl window 2.下载conlleval_rev.pl 3.

conlleval.py:CoNLL'00-中的评估脚本的Python版本

05-25

conlleval.py CoNLL'00-中的评估脚本的Python版本原始文件（perl）： : （）故意差异： IOBES支持默认接受任何空格作为分隔符可选文件参数（默认为STDIN）设置边界的选项（-b参数）不支持LaTeX输出（-l参数）不支持原始标签（-r参数）

superor老师perl中文视频教程完整版ppt+实例

04-07

superor老师perl中文视频教程完整版ppt+实例

conll2010评测程序

04-09

命名实体识别结果的评测，条件随机场命名实体的结果评测

Python-一个非常简单的BiLSTMCRF模型用于中文命名实体识别TensorFlow

08-11

一个非常简单的 BiLSTM-CRF 模型用于中文命名实体识别 (TensorFlow)

conlleval_使用conlleval.pl对CRF测试结果进行评价的方法

weixin_35762215的博客

01-26

464

作者：炼己者1. 基于CRF做命名实体识别系列2. 评测用CRF做完命名实体识别我们测试之后得到的结果就是预测的标签，并不能直接得到F1值等评测结果，之前我是用sklearn写了一个计算F1值的代码，现在发现了一个神器，可以直接得到F1值。我也是直接下载的，不好直接发给大家，就在这里给个链接好了conlleval+perl环境+conlleval使用说明。里面有很详细的介绍，大家照做即可。3. ...

conlleval_CRF++的使用总结

weixin_32768455的博客

02-23

326

1，CRF++的指南，以及下载2，CRF++-0.58.zip我下载的是CRF++0.58.zip的版本，解压。doc文件夹为官网地址；example为给的4个例子。实际需要的：crf_learn.exe；crf_test.exe；libcrfpp.dll三个文件可以先拿example中的某个例子，做一下测试。例如：example中chunking文件夹，其中原有4个文件：exec.sh；temp...

使用conlleval.pl对CRF测试结果进行评价的方法

rainysun的专栏

11-16

6696

1.需安装perl的环境，测试。 2下载conlleval.pl拷贝到某个文件夹的下面。 2.conlleval.pl提供的有标准模板output.txt,必须严格按照此格式转换CRF的测试结果文件。 3.列和列之间必须为空格（ASCII为20H），只能有一个空格；行之间为换行符\n（ASCII为0AH), 不是回车换行符\r\n（ASCII为0D0AH);可以借助于ultraEdit来进

CRF++报错conlleval: unexpected number of features in line x x x

allan2222的博客

04-26

2014

crf++用命令conlleval.pl < output.txt < result.txt 评估结果计算准确率时报错conlleval: unexpected number of features in line x x x 原因是源码中默认是用空格为分隔符。但实际上crf++使用的是tab做分隔符，将几列认为是1列改为：conlleval.pl -r -d "\t" &lt...

【一起入门NLP】中科院自然语言处理作业三：用BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别（TensorFlow入门）【代码+报告】

vector的博客

11-29

6052

目录欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入这里是欢迎使用Markdown编辑器你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markd

如何使用BERT和CRF模型结合Neo4j数据库进行医疗问答意图识别和知识图谱构建？

11-09

要实现医疗问答系统的意图识别和知识图谱构建，首先需要理解BERT和CRF模型的原理及如何与Neo4j数据库结合使用。BERT模型是一种预训练语言表示模型，利用双向Transformer架构预训练生成文本的语义表示，而CRF是一种序列标注模型，能够针对特定任务学习输入和输出序列之间的条件概率关系。Neo4j是一个高性能的NoSQL图形数据库，特别适合处理复杂的关系数据。参考资源链接：[Python+Django驱动的医疗问答：意图识别与知识图谱构建](https://wenku.csdn.net/doc/3x3e3juthy?spm=1055.2569.3001.10343) 在构建医疗问答意图识别系统时，可以按照以下步骤进行： 1. 数据收集：使用Python编写爬虫脚本，爬取医疗领域的问答对、病症描述、治疗方法等数据。 2. 数据预处理：清洗和标注收集到的数据，将其转换成模型可接受的格式，例如使用BERT模型需要的token格式。 3. BERT模型微调：使用预处理后的医疗数据对BERT模型进行微调，训练出能够理解医疗问答意图的模型。 4. CRF模型训练：将BERT模型的输出作为CRF模型的输入特征，训练CRF层以实现医疗问句的意图标注。 5. 知识图谱构建：利用Neo4j数据库存储CRF模型识别出的医疗意图和相关的医疗知识实体，建立实体间的关系，形成知识图谱。 6. Django问答系统开发：利用Django框架开发前端用户界面，后端逻辑处理用户提问，并通过CRF模型处理意图识别，最后返回最合适的答案。具体实施时，还需要对BERT和CRF模型进行详细的参数调优，以及对Neo4j数据库进行高效的数据管理优化，以确保系统的准确性和响应速度。为了更深入地了解这一领域的技术细节和实现方法，建议阅读《Python+Django驱动的医疗问答：意图识别与知识图谱构建》。这份资料将为你提供一个全面的视图，不仅包括理论知识，还包括实际案例和代码实现，帮助你构建属于自己的医疗问答意图识别系统。参考资源链接：[Python+Django驱动的医疗问答：意图识别与知识图谱构建](https://wenku.csdn.net/doc/3x3e3juthy?spm=1055.2569.3001.10343)