作者 | 周志洋命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），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。本文将以 BERT 作为时间节点，详细介绍 NER 历史使用过的一些方法，以及在 BERT 出现之后的一些方法。01 NER—过去篇本节将从以下方面展开：1.1 评价指标使用实体级别的精确率、召回率、F1。1.2 基于词典和规则的方法
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2024-05-21 19:17:02
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最近比赛多得令人窒息，所以笔者也从中学到了不少的东西。为此，笔者想基于之前更新的命名实体识别的文章，再写一写最近看到的一些NER算法。笔者在这里就不对命名实体识别等基础知识进行赘述了，我们扣1直接开车。1. MRC实体分类+抽取输入格式：<CLS>某个分类的定义<SEP>文本段落<SEP>输出格式：该分类下的所有实体这种方式的关键在于数据构造这一块，相当于是把分
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2024-08-07 16:12:36
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导读：从1991年开始，命名实体识别逐渐开始走进人们的视野，在各评测会议的推动下，命名实体识别技术得到了极大地发展，从最初的基于规则和字典的方法，到现在热门的注意力机制、图神经网络等方法，命名实体识别已经在各开放数据集上取得了很高的准确率，但从自然语言处理实际应用的角度来看，命名实体识别技术依旧面临着很大的挑战。 什么是命名实体 1991年R
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2024-04-06 09:31:25
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命名实体识别（NER）是在自然语言处理中的一个经典问题，其应用也极为广泛。比如从一句话中识别出人名、地名，从电商的搜索中识别出产品的名字，识别药物名称等等。传统的公认比较好的处理算法是条件随机场（CRF）。简单是说在NER中应用是，给定一系列的特征去预测每个词的标签。标注方式BIOB-begin，I-inside，O-outsideBIOESB-begin,I-inside,O-outside,E
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2024-05-04 14:40:06
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作者：石霭青引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一个基础任务，是信息抽取等许多任务的子任务，旨在识别非结构化文本中属于预先定义的类别的命名实体，例如人名、组织、地点等。命名实体识别通常被视为一个序列标注任务。在 ACL-IJCNLP 2021 收录的论文中，共有30余篇论文与命名实体识别相关，其中4篇论文中文命名实体识别。本次推送将分
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2023-12-17 17:30:53
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大家好，今天跟大家介绍一下基于pyltp做中文文本中命名实体的识别。基于词典来介绍一下整个流程，首先跟大家介绍一下理论知识以方便大家理解，最后附上完整代码供大家参考学习。什么是命名实体的识别基于词典与统计的算法一、认识命名实体识别过程 1、什么是命名实体的识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是自然语言处理中的一项基础任务，
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2023-12-09 23:14:18
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在英文实体识别任务中，单词的大小写通常是判断实体的一个重要信号。有不少算法都可以在标准数据集上取得不错的效果，但是文本中字母的大小写不准确时效果会很差。本文介绍一种利用 Truecaser 进行命名实体识别的算法，Truecaser 可以预测句子中每一个字母是大写还是小写。1.前言Truecaser 可以判断句子中每个字母的大小写，将没有标好大小写或者大小写错误的句子传入 Truecaser 中，
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2023-10-07 21:16:59
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命名实体识别1. 问题定义广义的命名实体识别是指识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、日期、货币和百分比）命名实体。但实际应用中不只是识别上述所说的实体类，还包括其他自定义的实体，如角色、菜名等等。2. 解决方式命名实体识别其本质是一个序列标注问题，序列标注就是对给定文本中每一个字符打上标签。标签的格式可以分为BO，BIO和BIEO三种形式。对于数据集较少
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2023-05-30 15:01:27
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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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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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基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现https://github.com/wusaisa/BERT-BiLSTM-CRF-NER用深度学习做命名实体识别https://www.jianshu.com/p/495c23aa5560【NLP实战】tensorflow命名实体识别实战https://zhuanlan.zhihu.com/p/88547918
原创
2022-10-13 10:11:59
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NER是一种用于识别和分类文本中命名实体的信息提取技术。这些实体可以是预先定义的和通用的，比如位置名称、组织、时间等，或者它们可以非常具体，比如简历中的示例。NER在业务中有各种各样的应用。我认为，当你在写一封电子邮件，你在邮件中提到一个时间或者附加一个文件，gmail会提供设置一个日历通知，或者提醒你附加文件，以防你发送电子邮件时没有附加附件。NER的其他应用包括：从法律、金融和医疗文档中提取重
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2024-01-26 09:34:52
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一、NER简介 NER又称作专名识别，是自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。NER包含以下model：3 class model : Location, Person, Organization4 clas
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2023-08-13 09:15:24
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序列标注序列标注（Sequense Tagging）是NLP中最基础的任务，应用十分广泛，如分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、语义角色标注、槽位抽取（Slot Filling）等实质上都属于序列标注范围。命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文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。命名实体识别的作用命名实体
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2024-01-27 22:57:41
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本文是对 《命名实体识别技术综述》的摘录和笔记。论文链接 文章目录1. 简介2. 研究难点3. 主要方法4. 研究热点5. 数据集和评价指标6. 参考文献 1. 简介命名实体识别(NER)的目的是识别文本中的命名实体（边界）并将其归纳到相应的实体类型中。一般的实体类型包括人名、地名、组织机构名、日期等。NER的主要难点在于领域命名实体识别的局限性(如军事领域命名实体识别等)、命名实体表述的多样性和
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2024-01-27 12:32:20
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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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最近准备开始研究一下命名实体的识别，主要先针对人名进行识别。难度还是很大啊，尤其是对于中文来说。目前在研究隐马尔科夫模型，不过对算法的理解还不够深刻，需要进一步的深入。后面的文章希望介绍一些关于这方面的知识，一来对光临的朋友有个帮助，二来算是我的学习笔记了，我想应该是很有作用的。期待我的进展吧 哈哈。
原创
2010-04-11 22:55:54
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命名实体识别的常用方法是BiLSTM-CRF和BERT-CRF，可以完美的匹配该任务。综述摘要命名实体识别 (NER) 是从属于预定义语义类型（如人、位置、组织等）的文本中识别刚性指示符的任务。NER 一直是许多自然语言应用的基础，如问答、文本摘要和机器翻译。早期的 NER 系统在以设计特定领域的特征和规则的人工工程成本实现良好性能方面取得了巨大成功。近年来，深度学习通过非线性处理得到连续实值向量
NLP入门（四）命名实体识别（NER）
本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）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，在自然语言处理技术走向实用化的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
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2023-08-01 15:27:55
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作者：高开远学校：上海交通大学研究方向：自然语言处理写在前面其实实体识别这块看了挺久了的，今天就来好好聊一聊它。实体识别(Name Entity Recognition)是属于NLP任务中的序列标注问题：给定一个输入句子，要求为句子中的每一个token做实体标注（如人名、组织/机构、地名、日期等等）。 NER算法回顾明白了NER任务的目的，那我们就来看看具体是怎么实现的。到目前为止，可以大致分为
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2024-07-23 08:20:56
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