Algorithmic knowledge named entity recognition for my thesis.
数据:txt文件夹下是所有15000余网页正文 test/data下是随机挑选的200篇 result下是crf++训练先关的train,test,model dict下是一些词典 cluster是聚类结果，每个类一个文件 corpus.txt是生成的word2vec语料 word2vec.model是词向量模型 template是crf++特征模板 evaluate是crf++显示结果
代码: 1.standoff2crd.py brat到crf++格式转换以及交叉训练 2.preword2vec.py 准备word2vec训练语料 3.doc2vec 生成文本向量 4.cluster.py 聚类实验 5.tools.py 工具函数 6.analysis.py 分析命名实体结果