Java构建汽车无人驾驶：汽车目标检测Java Autonomous Driving: Car Detection 在这篇文章中，我们将用Java构建一个实时视频对象检测应用程序，用于汽车检测，这是自动驾驶系统的一个关键组件。 在之前的文章中，我们能够构建一个图像分类器（猫与狗）; 现在，现在我们要检测物体（即汽车，行人），并用边框（矩形）标记它们。 随意下载代码或使用自己的视频运行应用程序（简短
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2023-07-31 15:59:26
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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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实体识别是自然语言处理中的重要任务，它涉及从文本中提取和分类特定的信息，例如人物、地点、组织等。在本文中，我们将详细介绍如何在Java中实现实体识别，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
## 环境配置
首先，我们需要配置实体识别的开发环境。以下是环境配置的思维导图：
```mermaid
mindmap
root((环境配置))
Java
2.6 位置透明性前一章节描述了如何使用角色路径来实现位置透明性。这一个特性应该需要一些额外的说明，因为与之关联的术语“transparent remoting”(透明的远程处理)在编程语言、平台和技术中的用法是不一样的。2.6.1 默认分布式Akka中的所有事物被设计成用于分布式环境中：角色之间的交流都是纯信息传递，并且是同步的。这一成就已经被用于确保所有的功能在单个JVM或者在拥有数以百计的机
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2024-07-10 16:24:53
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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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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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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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TensorFlow Java 实体识别项目是一个高度实用的开发任务，通过使用 TensorFlow 框架，我们可以对文本进行分析和理解，从而识别出其中的实体信息。这项技术在各种应用领域中都具有广泛的用途，比如信息提取、客户服务和数据分析等。接下来，我们将一步一步地探讨如何构建一个简单的 TensorFlow Java 实体识别系统。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境已经具备以下软硬件
Java的概述主要讲了java的起源，95年诞生，具有可移植性、安全性、多线程、面向对象等特点的语言。Java程序的开发过程：HelloWord.java→计算机编译→HelloWord.class→Java虚拟机。Java软件安装Jdk的下载安装和环境变量的配置：1.JAVA_HOME: C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_13（安装路径）;2.
一、什么是实体识别与链接 近年来，如何通过知识图谱让机器实现自然语言理解受到越来越多的关注。其中，识别文本中的实体，并将它们链接到知识库中，是让机器理解自然语言的第一步，也是至关重要的一步。比如，当智能问答系统在回答“李娜在哪一年拿到澳网冠军？”这一问题时，第一步就是识别并在知识库中找到网球运动员李娜这一实体，才能继续从知识库中找到相关信息并作出回答。如果识
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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命名实体识别概念命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有
原创
2023-05-17 15:04:26
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一.实体识别作为信息抽取中基础的也是重要的一步，其技术可以分为三类，分别是其于规则的方法、其于统计模型的方法以及基于深度学习的方法。基于规则的方法，主要依靠构建大量的实体抽取规则，一般由具有一定领域知识的专家手工构建。然后将规则与文本进行匹配，识别出实体。基于统计的方法，需要一定的标注语料进行训练，采用的基本模型有马尔可夫HMM、条件马尔可夫CMM、最大熵ME以及条件随机场CRF等，这此方法作为序
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2023-07-31 22:59:39
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作者：小喵写在前面NER（命名实体识别）通常可以分为nested NER（嵌套命名实体识别）及flat NER（非嵌套命名实体识别）。在flat NER上常用的序列标注模型通常不适用于nested NER，为了将两个任务用一套统一框架处理，BERT-MRC从MRC（机器阅读理解）角度建模实体识别任务。简单地说，BERT-MRC将实体类别相关的先验信息（比如实体类别描述）构建为一个问句，并将问句与文
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2023-09-03 10:15:58
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目录1. OCR任务简述2.OCR开源数据集3.ICDAR2013数据集整理为yolov3可用格式3.1 ICDAR2013数据集标注格式转换3.2 按照darkent yolov3需要模式整理数据3.3 运行voc_label.py生成yolov3可以使用的标注4.使用yolov3进行训练，找出有文字的区域4.1 修改yolov3-voc.cfg4.2 修改voc.data和voc.names
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）简单说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。一般我们归为序列标注问题（sequence labeling problem）中的一种。与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与之前的预测标签相关，即预测标签序列之间是有强相互依赖关系的。例如，使用BIO标
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2023-12-27 14:51:49
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文章目录实体识别方法求观测序列的概率 实体识别方法从文本中识别实体边界及其类型 实体识别的常用方法：基于模板和规则。将文本与规则进行匹配来识别出命名实体“说”、“老师”;“大学”、“医院”。优点：准确，有些实体识别只能依靠规则抽取。缺点：需要大量的语言学知识；需要谨慎处理规则之间的冲突问题；构建规则的过程费时费力、可移植性不好。 实体识别的常用方法：基于序列标注的方法。词本身的特
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2024-08-09 15:21:32
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# Java命名实体识别实现流程
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Java实现命名实体识别（Named Entity Recognition）功能。命名实体识别是一种自然语言处理技术，用于识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名称等。
## 实现步骤
下面是实现Java命名实体识别的基本步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[理解需求] -
原创
2023-09-30 02:58:40
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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
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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