from __future__ import print_function
# 如果某个版本中出现了某个新的功能特性，而且这个特性和当前版本中使用的不兼容，也就是它在该版本中不是语言标准，那么我如果想要使用的话就需要从future模块导入。
import argparse
# argparse 是 Python 内置的一个用于命令项选项与参数解析的模块，通过在程序中定义好我们需要的参数，argpa
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2024-10-09 12:30:37
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# PyTorch 命名实体识别
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型搭建]
B --> C[训练模型]
C --> D[评估模型]
D --> E[部署模型]
```
## 2. 步骤及代码注释
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备数据集，可以使用现成的数据集或自己标注数据集。数据集需要
原创
2024-03-10 03:34:26
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编辑整理：韦国迎 天虹导读：命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的热点研究方向之一，目的是识别文本中的命名实体，并将其归纳到相应的实体类型中。命名实体识别也是NLP最重要的底层任务之一，在学术界和工业界一直都是重点研究的问题。今天主要和大家分享音乐领域的命名实体识别技术，包括以下几方面内容：背景介绍候选生成与训练数据构建用户Quer
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2024-08-07 09:17:19
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本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇目录1 Create Dataset1.1 生成训练集和测试集1.2 生成验证集2 模型训练 2.1 都进行微调2.2 只微调最后2.3 从头开始训练不微调3 模型验证与可视化3.1 模型验证
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2023-11-21 17:14:41
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1. Abstract 现有的信息提取系统如命名实体识别系统大多只能提取得到输入文本的序列依赖信息（sequential context）和局部依赖信息（local dependency context），但非局部（non-local）依赖信息与非序列（non-sequential）信息对于信息提取同样重要，论文针对这个问题提出GraphIE（Graph Information Ex
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2024-08-09 15:28:33
133阅读
PyTorch1：tensor2、torch.nn、autograd、loss等神经网络学习手册（持续更新） 链接：画图、读写图片 文章目录一、tensor二、完整训练过程：数据、模型、可学习参数、保存与加载1、数据dataa、构建网络-数据b、补充知识：查看数据集与自定义数据集补充1：查看torchvision.datasets下载的数据集补充2：查看通过torch.utils.data.Dat
# IDCNN命名实体识别(PyTorch)
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一项重要任务，它的目标是从文本中识别出特定类型的命名实体。本文将介绍使用IDCNN（Incremental Dilated Convolution Neural Networks）模型进行命名实体识别的方法，并使用PyTorch实现。
## IDCNN模型
原创
2023-07-29 05:39:45
566阅读
# 使用PyTorch和BERT进行命名实体识别的完整指南
## 一、引言
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，用于识别文本中的实体名称，例如人名、地名、组织名等。使用预训练的BERT模型来实施NER任务可以大大提高模型的效果。本文将详细介绍如何使用PyTorch和BERT实现命名实体识别，包括所需的步骤、代码示例
一、HMM隐马尔可夫模型分词、词性标注、命名实体识别 HMM是用来描述隐含未知参数的统计模型，经典的例子：一个东京的朋友每天根据天气{下雨、晴天}决定当天的活动{公园散步、购物、清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的“今前天去公园散步了、昨天购物、今天清理房间了！”，那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气。在这个例子里，观测状态序列是活动，隐藏状态序列是天气
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
117阅读
命名实体识别定义：百度百科定义：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。维基百科定义：Named-entity recognition (NER) (also known as entity identification, entity chunking and en
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2024-08-08 16:40:52
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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
137阅读
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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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
309阅读
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
272阅读
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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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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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
139阅读
基于PyTorch的中文命名实体识别
## 前言
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的一个重要任务，其目标是从文本中识别和分类命名实体，例如人名、地名、组织机构等。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch构建一个中文命名实体识别模型，并提供相应的代码示例。
## PyTo
原创
2023-11-12 09:02:58
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