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本项目是对DeepNLP的重构，着重增强架构设计的合理性，提高代码的可读性，减少模块的耦合度，并增加一些新功能。

• python >= 3.5
• tensorflow >= 1.3.0

本项目的核心代码位于python\dnlp目录下

• dnlp\data_process: 数据预处理。
• dnlp\seq_label: 序列标注的模型代码，可用于分词、词性标注和实体识别。
• dnlp\rel_extract: 关系抽取的模型代码。
• dnlp\joint_extract: 实体和关系联合抽取的模型代码。
• dnlp\runner: 运行脚本

1. 初始化数据

python python\scripts\init_datasets.py

2. 训练

python python\scripts\cws_ner.py -t

3. 使用

python python\scripts\cws_ner.py -p

• deep learning for chinese word segmentation and pos tagging （完全实现，文件dnn_crf.py）
• Long Short-Term Memory Neural Networks for Chinese Word Segmentation (完全实现，文件dnn_crf.py)
• Max-Margin Tensor Neural Network for Chinese Word Segmentation （待实现，文件mmtnn.py）

• relation extraction: perspective from convolutional neural networks （已实现，文件re_cnn.py）

• 完善文档
• 增加更多算法的实现
• 支持pip
• 加入TensorBoard支持
• 支持TensorFlow Estimator和Save Model
• 增加对Java、C++的支持