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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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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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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命名实体识别（Named EntitiesRecognition，NER）是自然语言处理的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，因而，通常把对这些词的识别从词汇形态处理（如汉语切分）任务中独立处理，称为命名实体识别。命名实体识别技术是信息抽取、信息检索、机器翻译、问答系统等多种自然语
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2023-09-08 10:38:09
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利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo模型结构BiLSTM+CRF模型就是在双向LSTM模型的输出位置接上一个CRF层，这样可以学习到相邻输出之间的依赖关
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2023-07-25 07:09:24
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命名实体识别 – Named-entity recognition | NER什么是命名实体识别？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。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。命名实体识别的发展历史NER一直是NLP领域中的研究热点，从早期基于词典和规则
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2023-10-25 15:12:23
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8. 命名实体识别8.1 概述命名实体文本中有一些描述实体的词汇。比如人名、地名、组织机构名、基金、医学术语等，称为命名实体。具有以下共性:数量无穷。比如宇宙中的恒星命名、新生儿的命名不断出现新组合。构词灵活。比如工商银行，既可以称为工商银行，也可以简称工行。类别模糊。有一些地名本身就是机构名，比如“博物馆”命名实体识别识别出句子中命名实体的边界与类别的任务称为命名实体识别。由于上述难
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2024-08-28 15:33:10
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# 中文命名实体识别（NER）入门指南
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，其目标是识别文本中的命名实体，如人名、地名、机构名等。在中文文本处理中，NER 的应用场景非常广泛，例如在信息提取、情感分析和问答系统中。
## 中文命名实体识别的意义
在汉字构成的中文中，词与词之间没有空格，这使得中文的分词和命名实体识
# hanlp中文命名实体识别的科普介绍
在自然语言处理中，命名实体识别（NER, Named Entity Recognition）是一个重要的任务。它旨在从文本中识别出相应的实体，例如人名、地名和组织名等。在中文处理方面， HanLP 是一个非常优秀的开源工具包，本文将介绍如何使用 HanLP 进行中文命名实体识别，并通过示例代码来展示其基本用法。
## HanLP简介
HanLP 是一
通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间，共6个实体的命名实体识别模型。准备训练样本下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件，因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢，所以拆分成了10份，每份包括3000多条样本数据，将这10份文件和相应的配置文件放到brat目录/data/project路径下，然后就可以从浏览器访问文件内容以及相应的标注情况
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2024-08-08 16:36:10
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文章目录1.数据预处理1.1 整理数据，划分数据集1.2 构建字典1.3 构建标签字典2.流程2.1 网络架构图2.2 代码架构图3.运行4.部分函数详解4.1 训练阶段数据大小4.2 CRF层的输入和输出是什么样子的4.3 demo中utils.get_entity的输入和输出是什么样子的5.实验结果 学习对象： https://github.com/Determined22/zh-NER-
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2024-02-19 14:50:31
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## AllenNLP 中文 命名实体识别实现流程
本文将详细介绍如何使用 AllenNLP 来实现中文命名实体识别。AllenNLP 是一个基于 PyTorch 的自然语言处理库，提供了丰富的预训练模型和工具，使得开发者可以方便地构建和训练自然语言处理模型。
### 实现步骤
下面是实现 AllenNLP 中文命名实体识别的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
原创
2023-09-12 06:40:15
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以此篇文章作为在学习过程中的记录和笔记，由于transformers库的使用非常广泛，而由于文档采用英文书写。简单的使用倒并不难，huggingface有许多已经集成好的数据集和模型，而如果进行中文命名实体识别，库中的数据资源十分稀少，所以如何将自己的数据集使用transformers库来进行BERT的微调成为了难点。在根据自己的需要来导入自己的数据的过程中，发现中文的解读非常稀少，故写此文来分享
1、不要使用小写字母'l'(el),大写字母'O'(oh),或者小写'i'作为单独变量名称。因为一些字体中，上诉字母和数字很难区分（比如：O和0，l和1）。2、Module应该采用全小写，并且尽可能短的命名，可以在模块名中使用下划线以提高可读性。Package应该采用全部小写，并且也要尽可能短的命名，但不允许使用下划线。当一个用C 或C++ 写的扩展模块，有一个伴随的Python 模块来提供一个更
目录1 BiLSTM-CRF模型用途2 BiLSTM-CRF模型介绍2.1 数据标签及模型架构2.1.1 数据标签2.1.2 模型架构2.2 BiLSTM模型2.2.1 BiLSTM模型介绍及联系2.2.2 代码实现细节2.3 CRF模型2.3.1 CRF模型定义及联系2.3.2 CRF作用2.3.3 CRF层的损失函数2.4 BiLSTM-CRF模型代码实现2.4.1 BiLSTM+CRF模型
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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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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命名实体识别（Named Entity Recognition） 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 里的一项很基础的任务，就是指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体（时间、货币名称等构成规律明显的实体类型可以用正则等方式识别）。当然，在特定
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2024-01-07 20:46:36
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