python使用命名空间记录变量。python中的命名空间就像是一个dict，key是变量的名字，value是变量的值。python中，每个函数都有一个自己的命名空间，叫做local namespace，它记录了函数的变量。
python中，每个module有一个自己的命名空间，叫做global namespace，它记录了module的变量，包括 functions, classes 和其
推荐哈工大的 https://github.com/HIT-SCIR/ltp 支持python / java / c++英文的话推荐https://github.com/explosion/spaCy 并继续关注spacy的中文版的开发情况https://github.com/howl-anderson/Chinese_models_for_SpaCy...
原创
2022-07-19 12:16:23
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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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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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# 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
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
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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一、命名实体识别问题的建模命名实体识别是自然语言处理中的一项很基础的任务，是指从文本中识别出特定命名指向的词，比如人名、地名和组织机构名等。目前最常用，最成功的建模方法是将这一问题建模成序列标注问题。即对于输入序列 ，给出对应标签序列 。 标签体系是两类标签的组合，一类标签是命名实体所属的类别，最常用的有人名实体。标签体系是两类标签的组合，一类标签是命名实体所属的类别，最常用的有人名实体（PER）
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2024-02-09 08:34:54
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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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# 中文命名实体识别：使用Python和jieba库
在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项重要的任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地点、组织等。对于中文文本，由于其语言特点和语法结构，中文命名实体识别具有更高的挑战性。幸运的是，Python语言提供了强大的库来帮助我们完成这项任务，其中`jieba`是一个流行的中文分词库，它也支持中文命名实体识别。
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原创
2024-07-19 04:05:42
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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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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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# 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
## 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
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.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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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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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
大家好，今天跟大家介绍一下基于pyltp做中文文本中命名实体的识别。基于词典来介绍一下整个流程，首先跟大家介绍一下理论知识以方便大家理解，最后附上完整代码供大家参考学习。什么是命名实体的识别基于词典与统计的算法一、认识命名实体识别过程 1、什么是命名实体的识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是自然语言处理中的一项基础任务，
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2023-12-09 23:14:18
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