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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主要部分Embeddinginput：所有文字的字典文件，{index：word,…}；所有文字的embedding文件，{word:embedding,…}；output： 将字典中的文字全部用embedding表示,{index:embedding}。 tensorflow提供索引的方式，每次索引对应word的embedding向量。Datasetinput_x:[batch_size,max
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2024-04-26 14:54:24
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1 命名实体识别命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取、信息检索、意见挖掘以及问答系统等自然语言处理任务中不可或缺的关键技术，其主要任务是识别出文本中表示命名实体的成分，包括人名、地名、日期等并加以归类，因而也被称作命名实体识别和分类（Named Entity Recognition and Classification，NERC）。 NER的方法可以分
命名实体识别，Named Entity Recognition，简称NER。指的是构建合适的模型，从给定的数据（常常是文本）中得到所需实体的过程。1、什么是命名实体命名实体指的就是所有以名称来作为标识的实体。在有的资料1中，将命名实体分为三大类（实体类、时间类和数字类）七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）。随着技术的发展以及语言习惯的更新，上述分类方法可能并不适用于所有场景，根据
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2024-02-04 20:10:24
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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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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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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
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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1. 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。2. 命名实体识别的发展历史 早期基于规则、字典的方法就不细说。目前使用最广泛的应该是基于统计的方法（对语料库的依赖比
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2023-10-13 12:19:21
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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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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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一、概念1、实体一切具有特定属性集合的物体都可以称为实体。2、命名实体一般包括三大类（实体类、时间类、数字类），七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）。3、命名实体识别过程（1）确定实体的边界，即确定哪些词属于实体。 （2）确定实体的类别，即确定实体属于人名或者机构名等。4、命名实体识别难点（1）各类命名实体没有严格的命名规范 （2）中文命名实体没有类似英文明确的单词边界及标志
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2023-10-08 08:46:34
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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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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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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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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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# 实现命名实体识别的Python技术
在自然语言处理领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一项重要的任务。它的目标是识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。NER能够帮助计算机理解并提取文本中的重要信息，对于信息提取、问答系统等任务具有重要意义。
在Python中，有多种工具和库可以用来实现命名实体识别。本文将介绍一些常用的工具
原创
2024-02-23 06:48:42
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整理：AINLP命名实体识别(NameEntity Recognition)是信息提取的一个子任务，其目的是将文本中的命名实体定位并分类为预定义的类别，如人员、组织、位置等。它是信息抽取、问答系统和句法分析等应用领域的重要基础技术，是结构化信息抽取的重要步骤。目前可公开访问获得的、高质量、细粒度的中文NER数据集较少，我们（CLUE）基于清华大学开源的文本分类数据集THUCNEWS，选出部分数据进
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2024-01-22 13:57:52
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