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Report abuseCCKS2020 面向中文短文本的实体链指任务。主要思路为:使用基于BiLSTM和Attention的语义模型进行Query和Doc的文本匹配,再针对匹配度进行pairwise排序,从而选出最优的知识库实体。
运用数字图像处理的基本方法,如边缘提取、hough变换、空域滤波等,在 tuSimple Lane Dataset 上实现车道线检测(图像的输入输出调用OpenCV)
爬取哔哩哔哩(bilibili)上各类视频的弹幕数据,进行可视化展示,文本分类
基于Hmm模型和Viterbi算法实现中文分词及词性标注,使用最大概率算法进行优化。人民日报语料:分词(F1:96.189%);词性标注(F1:97.934%)
Forked from studio-ousia/luke
entity disambiguation with studio-ousia/luke
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