一、HMM隐马尔可夫模型分词、词性标注、命名实体识别 HMM是用来描述隐含未知参数的统计模型，经典的例子：一个东京的朋友每天根据天气{下雨、晴天}决定当天的活动{公园散步、购物、清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的“今前天去公园散步了、昨天购物、今天清理房间了！”，那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气。在这个例子里，观测状态序列是活动，隐藏状态序列是天气
from __future__ import print_function
# 如果某个版本中出现了某个新的功能特性，而且这个特性和当前版本中使用的不兼容，也就是它在该版本中不是语言标准，那么我如果想要使用的话就需要从future模块导入。
import argparse
# argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argpa
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2024-10-09 12:30:37
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简介 命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理中走向实用化过程中占有重要地位。 一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体、时间、数字）、七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比），其中人名、地名、组织机构是最常用到的三种。 命名实体的过程通常包括两部分： 1）实体边界识别
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2024-08-08 16:06:22
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为什么需要实体识别普通的工具如hanlp，htp，不能识别特定领域的专有名词，所以需要实体识别的算法。下面就以医疗专业为例子来谈一下医疗专业的命名实体识别。标注人工标注机器标注bootstrapping，例如给文中的水果打标签，给定“苹果”，会自动把文中其他的“桃子”，“李子”等自动标注出来（百度）医疗专业中标注比如：比如检测手段“头 ct”，“腔隙性脑梗死”是疾病，他们的关系是:检测手段证明了疾
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2024-07-08 13:35:59
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命名实体识别实例（BERT）一、背景二、数据预处理三、训练模型四、对预测结果进行转换 一、背景本实例是当时参加第八届泰迪杯数据挖掘挑战赛C题的一部分，该赛题是智慧政务方面的，主要是根据群众的留言来了解民意第二问是挖掘热点问题，为了先识别出问题发生的地点，涉及的任务以及问题本身，我们先对留言做了命名实体识别以支撑后续对热点问题的挖掘所给的数据如下下面我们要做的就是对留言主题和留言详情中的数据进行命
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2023-09-20 14:56:43
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# 深度学习的命名实体识别模型实现流程
## 1. 介绍
在本文中，我将向你展示如何使用深度学习技术实现命名实体识别（NER）模型。命名实体识别是自然语言处理中的重要任务，通过识别文本中的实体信息，如人名、地名、组织机构等，可以为下游任务提供更多的语义信息。
## 2. 实现步骤
下面是实现深度学习的命名实体识别模型的步骤：
```mermaid
journey
title 实现深
原创
2023-09-08 13:29:31
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CRF++训练中文命名实体识别本文不涉及任何知识点的介绍，有兴趣自行查询。完全从小白到命名实体识别训练参考文章如下：python CRF中文分词（crf++工具）用CRF做命名实体识别（一）CRF++使用简介（windows下非接口）【实战】运用CRF++进行实体识别实战windows 用户 crfpp 安装以及导入到 python 本文仅做学习使用，若侵权，留言秒删，1、首先创建语料以十个数学题
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2024-01-04 14:13:10
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我一直做的是有关实体识别的任务，BERT已经火了有一段时间，也研究过一点，今天将自己对bert对识别实体的简单认识记录下来，希望与大家进行来讨论bert可以简单地理解成两段式的nlp模型，（1）pre_training：即预训练，相当于wordembedding，利用没有任何标记的语料训练一个模型；（2）fine-tuning：即微调，利用现有的训练好的模型，根据不同的任务，输入不同，修改输出的部
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.09449.pdf摘要NER的定义，NER的作用，传统方法的缺陷，深度学习的优势。本文对已存在的深度学习NER技术做一个综述，并介绍NER语料库和现有的NER工具。我们将现有的工作分为三类：输入的分布表示，上下文编码，标签解码。
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2021-04-10 14:33:13
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什么是NER？命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。NER具体任务1.确定实体位置 2.确定实体类别给一个单词，我们需要根据上下文判断，它属于下面四类的哪一个，如果都不属于，则类别为0，即不是实体，所以这是一个需要分成 5 类的问题：
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2023-12-19 22:36:17
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作者：小宋是呢开源地址：https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras个人主页：http://www.yansongsong.cn/近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NE
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2024-01-06 21:33:35
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论文名称：A Unified MRC Framwork for Name Entity Recognition论文链接：https://arxiv.org/abs/1910.11476论文源码：https://github.com/ShannonAI/mrc-for-flat-nested-ner1. 概述1.1 命名实体识别的现状命名实体识别(NER)任务按照实体是否“嵌套(nested)”分为
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2024-02-19 14:38:41
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# 使用 HanLP 进行命名实体识别的指导
## 引言
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、时间等。在这篇文章中，我将指导你如何使用 HanLP 库进行命名实体识别。HanLP 是一个功能强大的 NLP 库，提供了简单易用的接口。
## 流程概述
在开
原创
2024-10-18 05:43:42
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命名实体识别定义：百度百科定义：命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。维基百科定义：Named-entity recognition (NER) (also known as entity identification, entity chunking and en
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2024-08-08 16:40:52
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在上一篇<NLTK基础 | 一文轻松使用NLTK进行NLP任务(附视频)>中，简单介绍了NLTK的安装和使用。大家都知道命名实体识别作为NLP几大基础任务之一，在工业界应用也是非常广泛。那么NLTK包能不能进行命名实体识别呢？下面将详细介绍NLTK如何出色的完成命名实体识别任务！命名实体识别作为自然语言处理的子任务之一，旨在通过算法能够自动的识别出一句话中的实体，比如人物、地点、物品、
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2024-05-29 13:32:24
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文章目录1、命名实体识别简介1.1 定义1.2 NER标注方法1.3 难点1.4 发展趋势及主要方法1）基于词典规则匹配的方法2）基于特征的机器学习方式3）基于深度学习的方法2、主要方法2.1 CRF2.2 BiLSTM+CRF 对这几天看到的相关资料进行一个简单的记录。1、命名实体识别简介命名实体识别任务旨在从自然语言文本中识别具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名。在自然语言处理（Natu
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2023-08-02 23:03:14
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前言命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取和信息检索中的一项重要任务，其目的是识别出文本中表示命名实体的成分，并对其进行分类。[1]而命名实体主要指文档中的人名、地名、机构名、时间等名词实体。[1] 刘浏,王东波.命名实体识别研究综述[J].情报学报,2018,37(03):329-340.分词与序列标注任务简介我们先从了解什么是分词和序列标注开始。分
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2024-01-31 15:22:34
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作者 yuquanle本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。定义先来看看维基百科上的定义：Named-entity recognition (NER) (also known as entity identification, entity chunking and entit
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2024-08-09 15:29:28
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用深度学习做命名实体识别(附代码) 基于CRF做命名实体识别系列用CRF做命名实体识别(一)用CRF做命名实体识别(二)用CRF做命名实体识别(三)一. 摘要之前用CRF做了命名实体识别，效果还可以，最高达到0.9293，当然这是自己用sklearn写的计算F1值，后来用conlleval.pl对CRF测试结果进行评价，得到的F1值是0.9362。接下来基于BILSTM-CRF做命名实体
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2024-08-08 15:37:24
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命名实体识别（英语：Named Entity Recognition），简称NER，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字。目前在NER上表现较好的模型都是基于深度学习或者是统计学习的方法的，这些方法共同的特点都是需要大量的数据来进行学习，本文使用的数据集是2018ACL论文中新浪财经收集的简历数据。数据集链接：https:/
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2023-07-07 01:01:22
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