# 如何实现命名实体识别（NER）使用 Python 与 NLP
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的重要任务，它通过从文本中识别实体（如人名、地点、组织等）来提取有用信息。在本文中，我将指导你如何使用 Python 实现一个简单的命名实体识别模型。
## 流程概述
以下是实现命名实体识别的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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原创
2024-10-14 05:05:04
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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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目の 标 1.什么是命名实体识别2.基于NLTK的命名实体识别3.基于Stanford的NER1什么是命名实体识别？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。通常包括两部分：（1）实体边界识别（2）确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）命名实体识别
前言自然语言处理中一个重要的任务就是命名实体识别，自1991年开始，命名实体识别逐渐开始走进人们的视野。随着深度学习的发展，命名实体识别技术也得到了极大地进步。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大数据集上已经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。一、命名实体识别概论1.什么是命名实体识
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2023-10-10 21:52:07
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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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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。训练建议在GPU上进行，如果你没有GPU训练环境，或者你想要一个训练好的模型，可以加作者微信(jiabao512859468)，有任何相关技术问题，都欢迎和作者探讨O(∩_∩)O~ok,下面开始我们的模型训练。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
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2024-01-19 13:45:40
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、中文分词二、命名实体识别1.数据处理2.训练3.使用预训练的词向量4.测试训练好的模型5.准确度判断Result 前言提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、中文分词首先了解一下基于字标注的中文分词，比如一句话：我爱北京天安门。分词的结果可以是：我/爱/北京/天安门。基于字标注的中文分词：我/O 爱/O 北
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2024-02-07 09:50:43
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【代码】NLP实战命名实体识别。
原创
2023-12-11 13:52:45
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# NLP中的命名实体识别（NER）及代码示例
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）的一个重要任务，旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。本文将通过介绍NER的基本概念、实现方法，并提供相应的代码示例来帮助读者理解这一技术。
## 什么是命名实体？
命名实体通常指的是在特定上下文中具有独特含义的词或短语。例如，
前言离线训练样本数据训练数据编码模型搭建加载数据评估模型在线预测tensorflow serving 介绍模型保存格式加载模型客户端请求运行环境前言命名实体识别（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。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。NER 是 NLP 领域的一个经典问题，在文本
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2023-11-20 11:34:32
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时间: 2019-8-27引言 今天主要和大家分享一篇关于中文命名实体识别的文章，本文分析Lattice-LSTM模型，并针对该方法的弊端提出将字符符号信息合并到字符向量表示中，提高了模型的性能（计算量、效果）。First BloodTILE: Simplify the Usage of Lexicon in Chinese NERContributor : 复旦大学（计科院）Paper:
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2023-11-09 08:59:35
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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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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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命名实体识别什么是命名实体识别？NER 研究的命名实体NER研究目前所遇到的问题命名实体识别的主要方法：基于条件随机场的命名实体识别常用的NER模型1、Spacy NER 模型2、斯坦福命名实体识别器中文人名识别中文姓名的构成规律姓名的上下文环境分析Hanlp进行人名识别demo地名识别中文地名构成基于 Hanlp 进行地名识别demo参考书籍 什么是命名实体识别？与自动分词、词性标注一样，命名
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2023-08-20 14:40:01
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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。通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。二 、基于NLTK的命名实体识别：NLTK：由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工
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2024-06-05 12:20:26
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# NLP 命名实体识别工具 Python 包简介
自然语言处理（NLP）是近年来迅速发展的一个领域，其应用广泛，包括文本分析、机器翻译和信息提取等。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是NLP中的一个重要任务，其旨在识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织名等。本文将介绍一些流行的Python NER工具，并提供代码示例以帮助读者理解如何使用这些
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
1、NER（Named Entity Recognition, NER）NER 是 NLP 的基础任务，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、地名和组织结构名这三类命名实体。当然，在特定领域中，会相应地定义领域内地各种实体类型。2、常见地公开的数据集CoNLL 2003（https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner
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2023-09-14 12:02:53
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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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