第四章 实体识别：CRF及LSTM+CRF命名实体识别的发展历史命名实体识别的任务一般而言，主要是识别出待处理文本中七类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命 名实体 两个任务：实体边界识别和实体类别标注(Entity Typing)实体识别基本概念实体识别的任务是识别出文本中三大类命名实体（实体类、时间类和数字类）， 具体如下所示：- 实体识别- 序列标目前方法基于机器学习的方法生成
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2023-11-07 09:56:59
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文章目录前言一、实体识别简介1.实体识别2.复杂情况下的实体识别二、几种标注方法1.指针标注2.多头标注3.片段排列+分类三、数据层面的问题 前言参考资料：刷爆3路榜单，信息抽取冠军方案分享：嵌套NER+关系抽取+实体标准化一、实体识别简介1.实体识别实体识别的难点一方面在于一些复杂实体难以有效训练识别，另一方面在数据层面的问题。要做实体识别模型训练，那么就要进行实体标注。常见的标注策略就是使用
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2023-11-23 14:21:50
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一.实体识别作为信息抽取中基础的也是重要的一步，其技术可以分为三类，分别是其于规则的方法、其于统计模型的方法以及基于深度学习的方法。基于规则的方法，主要依靠构建大量的实体抽取规则，一般由具有一定领域知识的专家手工构建。然后将规则与文本进行匹配，识别出实体。基于统计的方法，需要一定的标注语料进行训练，采用的基本模型有马尔可夫HMM、条件马尔可夫CMM、最大熵ME以及条件随机场CRF等，这此方法作为序
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2023-07-31 22:59:39
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文章目录标注方案问题建模评价指标常用的NER方法深度学习方法（in survey）输入的分布式表示上下文编码解码器**先说MLP+softmax和CRF**softmax 延伸至多标签解码**RNN**Pointer Networks实践Bert + SoftmaxBert + CRF参考 之前做了NER的相关工作，现在想加深一下对NER的认知，便于在以后的工作中能做的更好。在论文A Surve
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2023-12-11 22:48:07
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一．什么是命名实体识别二．基于NLTK的命名实体识别三．基于Stanford的NER四.【实战案例】医学糖尿病数据命名实体识别，
【Python数据挖掘解决方案】医学糖尿病数据命名实体识别wx7dcc75bb5e655e9b.h5.xiaoe-tech.com
一 、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
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2024-01-15 09:27:57
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定义：不同的数据提供方对同一个事物即实体 (Entity)可能会有不同的描述 (这 里的描述包括数据格式 、表示方法 等) ，每一个对实体的描述称为该实体的一个引用。实体解析，是指从一个“ 引用集合”中解析并映射到现实世界中的“ 实体”过程 。实体解析(Entity Resolution)又被称为记录链接(Record Linkage) 、对象识别(object Identification )
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2024-08-09 15:20:00
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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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# Python 实体识别算法 UIE 的实现流程
## 1. 简介
在开始实现 Python 实体识别算法 UIE 之前，我们首先需要了解一些基本概念。实体识别算法是一种将文本中的实体（如人名、地名、组织机构等）识别出来的技术。UIE（User Interface Extraction）则是一种实体识别算法的变种，用于从用户界面中提取出各种元素。
## 2. 实现步骤
下面是实现 Pyth
原创
2023-07-22 17:58:30
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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介绍，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。01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 entity extra
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2024-02-27 21:36:39
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实体识别是自然语言处理中的重要任务，它涉及从文本中提取和分类特定的信息，例如人物、地点、组织等。在本文中，我们将详细介绍如何在Java中实现实体识别，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
首先，我们需要配置实体识别的开发环境。以下是环境配置的思维导图：
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
Java
文章目录1、NER 简介2. 深度学习方法在NER中的应用2.1 BiLSTM-CRF2.2 IDCNN-CRF3. 实战应用3.1 语料准备3.2 数据增强3.3 实例4. 总结 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，NER
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2024-01-11 09:56:55
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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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1.ner任务ner是named entity recognition的缩写，即命名实体识别，是在纯文本中识别出实体来，传统的实体包括：人名，地名，机构名等。ner是序列标注任务的一种，序列标注包括CWS(中文分词),POS(词性标注),。主要实现方案有传统的基于词典和规则的方式机器学习方式HMMMEMMCRF深度学习方式BILSTM+CRFIDCNN+CRF近期注意力模型迁移学习半监督学习2.I
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2024-03-16 10:03:43
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命名实体识别(NER)是什么？识别出文本中具有特定意义的实体字符串边界，并归类到预定义类别，传统识别时间、机构名、地点等，但随着应用发展为识别特殊预定义类别。命名实体识别发展历程早期使用基于规则和字典的方法进行命名实体识别，后来使用机器学习方法(如：HMM、CRF等)，后来使用深度学习的方法(如BILSTM-CRF、Lattice-LSTM-CRF、CNN-CRF等)，近期流行使用注意力学习机制、
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2024-06-22 09:48:51
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1 概述1 命名实体2 命名实体识别2 基于隐马尔可夫模型序列标注的命名实体识别3 基于感知机序列标注的命名实体识别4 基于条件随机场序列标注的命名实体识别5 命名实体识别标准化评测6 自定义领域命名实体识别1.标注领域命名实体识别语料库2.训练领域模型 1 概述1 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、股票基金、医学术语等，称为命名实体。具有以下共性:数量无穷。比如宇
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2023-12-10 20:54:00
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写在前面最近在看命名实体识别相关的模型，实验室正好有中医典籍文本的命名实体标注数据集，拿来练练构建一个简单的CRF模型，顺便记录下来，代码可以作为一个参考，手中有标注数据集就可以使用这段代码来训练自己的CRF模型。本次实验用到了sklearn_crfsuite库，这是一个轻量级的CRF库，不仅提供了训练预测方法，还提供了评估方法。数据集的格式大致如下图所示：每行包含一个字和对应的标注，用空行来分隔
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2024-06-10 15:57:22
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命名实体识别在越来越多的场景下被应用，如自动问答、知识图谱等。非结构化的文本内容有很多丰富的信息，但找到相关的知识始终是一个具有挑战性的任务，命名实体识别也不例外。前面我们用隐马尔可夫模型（HMM）自己尝试训练过一个分词器，其实 HMM 也可以用来训练命名实体识别器，但在本文，我们讲另外一个算法——条件随机场（CRF），来训练一个命名实体识别器。浅析条件随机场（CRF）条件随机场（Conditio
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2023-11-14 17:21:42
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什么是命名实体识别（NER）定义：
命名实体识别（NER）：也称实体识别、实体分块和实体提取，是信息提取的一个子任务，指在将文本汇总的命名实体定位，并分类为预先定义的类别，如： 人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等。注意：
中文的NER与英文的不太一样，中文NER问题很大程度上取决于分词的结果，比如：实体边界和单词的边界在中文NER中经常是一样。所以在中文NER问题中，有时通常对文
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2023-08-02 20:35:48
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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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TensorFlow Java 实体识别项目是一个高度实用的开发任务，通过使用 TensorFlow 框架，我们可以对文本进行分析和理解，从而识别出其中的实体信息。这项技术在各种应用领域中都具有广泛的用途，比如信息提取、客户服务和数据分析等。接下来，我们将一步一步地探讨如何构建一个简单的 TensorFlow Java 实体识别系统。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境已经具备以下软硬件
