“CUP”的版本间的差异
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4. 词性标注：传统的BiLSTM神经序列标注模型，加上了CharLSTM特征，训练数据集为CoNLL09。 | 4. 词性标注：传统的BiLSTM神经序列标注模型，加上了CharLSTM特征，训练数据集为CoNLL09。 | ||
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6. 依存句法分析：在CODT数据集上训练的Biaffine Parser。 | 6. 依存句法分析：在CODT数据集上训练的Biaffine Parser。 | ||
2019年9月23日 (一) 08:34的版本
汉语理解平台 Chinese Understanding Platform (CUP)
苏大大学人类语言技术研究所（HLT）
维护人员：蒋炜
系统介绍
1. 系统功能：输入一个句子，系统会对句子进行分析，包括分句，分词，词性，依存句法和命名实体识别四个部分。目前默认的输入最大长度为512字符，空白字符均无效。
2. 分句：当前版本仅根据句号，感叹号等一些常见符号进行切分。
3. 分词：基于BIES标签的神经序列标注模型。由中文BERT在CTB9上fine-tuning得到。
4. 词性标注：传统的BiLSTM神经序列标注模型，加上了CharLSTM特征，训练数据集为CoNLL09。
5. 命名实体识别:：通用中文命名实体识别，支持13类实体识别。基于BiLSTM模型+词典+规则的方法。
6. 依存句法分析：在CODT数据集上训练的Biaffine Parser。
词性标记说明
| 词性 | 名称 | demo显示 |
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