机器不学习-机器学习好网站命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。NER一直是NLP领域中的研究热点，现在越来越多的被应用于专业的领域，如医疗、生
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2023-12-29 21:08:11
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NLP项目8-命名实体识别1.分词器2.批编码3.数据加载4.数据集定义和预处理5.重写Collate_fn 批量读取数据6.数据加载器 Dataset的Tokens转为Loader的Input_ids7.加载预训练模型8.定义下游任务模型9.对结果和Label进行变形, 移除Pad10.获取正确数量和总数11.训练12.模型保存13.测试14.预测 命名实体识别 命名实体识别(Named En
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2023-08-27 22:40:53
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实体链接什么是实体链接？实体链接的目前存在的问题实体链接的分类与流程实体链接从大类上可以分为两类：实体链接的流程：实体链接的一般方法候选实体生成构建规则维护词表同义词表缩写全称映射表别名词表基于编辑距离召回实体基于词向量相似性召回实体小结候选实体排序基于流行度的方法基于VSM的方法基于LDA的方法基于语义相似度的方法1. 基于Doc2Vec：2. 基于Word2Vec直接求平均（求和）：3. 基
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2024-05-29 02:21:00
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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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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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nlp 实体识别技术是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它的目标是识别并分类文本中的实体，如人名、地点、组织等。这项技术对信息提取、问答系统和内容分析等有着广泛的应用。本文将详细介绍如何实现nlp实体识别技术，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南。
## 环境准备
在开始项目之前，我们需要准备好开发环境和所需的依赖库。以下是涉及的前置依赖及其安装命令。
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目录搭建环境和数据准备读取数据创建 BERT embedding创建模型并训练模型评估结果模型训练模型预测序列标注任务是中文自然语言处理（NLP）领域在句子层面中的主要任务，在给定的文本序列上预测序列中需要作出标注的标签。常见的子任务有命名实体识别（NER）、Chunk 提取以及词性标注（POS）等。BERT 模型刷新了自然语言处理的 11 项记录，成为 NLP 行业的新标杆。既然 Google
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2023-09-14 12:16:35
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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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中文命名实体识别数据集本项目尝试使用了多种不同的模型(包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM+CRF)来解决中文命名实体识别问题，数据集用的是论文ACL 2018Chinese NER using Lattice LSTM中收集的简历数据，数据的格式如下，它的每一行由一个字及其对应的标注组成，标注集采用BIOES，句子之间用一个空行隔开。美B-LOC国E-LOC的O华B-PER莱I-P
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2024-01-09 23:39:20
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中文命名实体识别 Lattice LSTM同步滚动：论文题目：Chinese NER Using Lattice LSTM 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.02023.pdf 相关源码：GitHub - jiesutd/LatticeLSTM: Chinese NER using Lattice LSTM. Code for ACL 2018 paper. 约1.5
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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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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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。NER能够应用在很多领域，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
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2024-05-27 12:22:11
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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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参考： Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention. (Ganea and Hofmann, 2017, EMNLP) DeepType: multilingual entity linking by neural typ
原创
2022-03-08 10:10:18
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实体是知识图谱的基本单元，也是文中承载信息的重要语言，实体识别是识别出文中实体的命名性指称项。实体识别的主要难点在于（1）命名形式多变（2）命名实体的语言环境复杂。实体识别的方法：基于规则的识别方法特点：准确率高，接近人类的思考方式，但成本昂贵规则的制定主要依赖领域专家。A，基于机器学习的识别方法-基于特征的方法代表性方法:CRF方法。为训练CRF模型，首先定义特征函数集合，对于特征函
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2023-11-30 09:32:53
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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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文章目录前言关于[我的NER](https://github.com/namespace-Pt/NER)关于经验和问题的分享一些经验一些问题写在最后 前言之前其实写过一篇关于命名实体识别的博客, 但是当时对于深度学习等各种内容的掌握还相当肤浅, 代码也只是对官方例子的粗略改进, 并且参照了很多网上的代码, 少了灵魂, 最后工程上用的还是别人的库, 但不得不说太垃圾了, 速度很慢而且不好使。上一学
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2023-12-19 05:33:26
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# Python 实体识别、实体关系识别与绘制关系图谱指导
在现代数据处理中，实体识别和实体关系识别是自然语言处理（NLP）的重要任务之一。通过识别文本中的实体及其关系，我们可以构建有意义的关系图谱。本文将指导您如何使用 Python 实现这一过程。以下是整个流程的概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|-------|
原创
2024-10-31 09:38:54
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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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2024-01-04 00:58:10
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