该项目使用BiLSTM+CRF实现邮寄地址的命名实体识别，涵盖省市区、收件人及联系电话等信息，适合需要处理地址数据的应用场景。
该仓库基于PyTorch实现了中文命名实体识别，使用BERT、BiLSTM和CRF相结合的方法，适用于处理和识别中文实体信息。
pyunit-ner是一个快速高效的NER实体识别模型，支持一键Docker部署，能够识别地址、人名和机构名。提供API接口，便于集成使用。
该仓库提供中文地址分词功能，通过序列标注识别和提取地址元素，支持模型训练和评估。
fastNLP是一个轻量级自然语言处理工具包，旨在简化用户的工程代码，支持多种深度学习框架，提供高效便捷的数据处理和训练功能。
pyresparser是一个简单的简历解析工具，能够从简历中提取姓名、邮箱、手机号码、技能等信息。
Time_NLP是一个用于中文时间表达的词转换和抽取的Python库，支持多种时间格式的解析。
Fairseq是一个由Facebook AI Research开发的序列建模工具包，支持训练翻译、摘要、语言建模等自定义模型。
MuCGEC是一个中文纠错数据集及文本纠错模型的开源项目，旨在为中文语法错误纠正提供多参考、多来源的评估数据，支持各种领域的纠错需求。
FastAPI-template是一个功能丰富的FastAPI模板，支持灵活配置数据库和ORM，便于用户快速生成项目和开发。
