Python PyTorch用BERT-BiLSTM-FixedCRF中文医疗命名实体识别系统 | 附数据代码
针对医疗文本中实体边界模糊、专业术语密集等挑战，本文设计并实现了一套完整的中文医疗命名实体识别 系统。在约 20 万条标注数据基础上，构建了 BERT-BiLSTM-FixedCRF 模型，并针对 4GB 显存环境实施了梯度累积、混合精度等优化策略。
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Python金融市场的Catboost，BiLSTM，PSO预测模型实践：电信欺诈，加密货币，股票数据预测
作为数据科学家，我们常发现实际业务中总面临相似的核心问题：如何从复杂数据中挖掘规律，用模型解决具体痛点。几年前，我们为不同行业客户做咨询项目时，就遇到了电信欺诈识别、金融市场预测等典型需求。这些项目虽领域不同，但解决思路相通——都需要从数据处理入手，通过模型构建与优化，最终落地产生实际价值。
