一、银行卡OCR识别应用背景 直销银行是互联网时代应运而生的一种新型银行运作模式，是互联网金融科技环境下的一种新型金融产物。这一经营模式下，银行没有营业网点，不发放实体银行卡，客户主要通过电脑、电子邮件、手机、电话等远程渠道获取银行产品和服务，因没有网点经营费用和管理费用，直销银行可以为客户提供更有竞争力的存贷款价格及更低的手续费率。降低运营成本，回馈客户是直销银行的核心价值。二、银行卡OCR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。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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本片博文我将讲解两个部分，第一部分讲命名实体识别的发展史，这中间会涉及到整个技术的成熟历程，第二部分讲主流的命名实体识别技术的实现细节。概述命名实体识别是自然语言处理中的基础任务之一，其目标是提取文本中特定的实体并对其进行分类，最常见的实体比如：人名、地名、组织机构名，在推荐、搜索、信息检索、智能问答等领域有着广泛的应用。命名实体识别在识别实体的时候需要找出实体的具体位置，这就需要对实体进行标注，
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2024-04-15 18:15:26
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导读在土壤生态系统中，微生物可以产生多种次生代谢物，如抗生素，抗真菌剂和铁载体等。大多数已知的抗生素都来自于少数可培养的微生物，但大家很少研究土壤中大多数细菌的生物合成潜力。在这里，作者从草原土壤宏基因组中重建了数百个近乎完整的基因组，并从先前未充分研究的细菌中进行鉴定。细菌在土壤中含量非常丰富，但之前并没有将其与次生代谢产物的基因组学信息相关联。作者鉴定了来自不同谱系的两个酸杆菌基因组，每个基因
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2024-09-03 10:19:50
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了解BIQS的人，都知道分层审核。分层审核作为BIQS中的重要模块，是现场管理提升的利器。本期就分层审核的数字化，与各位做分享。BIQS及数字化价值当前，通用对供应商质量体系工具应用和认证要求从QSB提升为BIQS，工厂运营管理更加细致和系统化成为大势所趋。以业务数字化为依托，推动企业内部质量文化的转变，有助于提升产品质量、减少浪费，降低成本，增强企业综合竞争力。 BIQS模块推进策略
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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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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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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b是什么元素？下面本篇文章给大家介绍一下。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。HTML中b是什么元素？b(即bold，文本加粗)是HTML中的一个“文本加粗”标签元素，用于定义粗体文本；所有主流浏览器都支持b标签元素。下面本篇文章就来具体介绍一下b元素，希望对大家有所帮助。 标签元素 标签规定粗体文本，所有主流浏览器都支持b标签元素。b元素(即bold，文本加粗)，表示
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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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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普通螺纹的标记螺纹公差带代号的标注在螺纹代号之后，中间用“×”分开。如果螺纹的中径公差带代号不同，则分别注出。前者表示中径公差带，后者表示顶径公差带。如果中径公差带与顶径公差带代号相同，则只标注一个代号。例如：M105g6g，M10×16H。内、外螺纹装配在一起，其公差带代号用斜线分开，左边表示内螺纹公差带代号，右边表示外螺纹公差带代号。例如：M20×26H/6g；M20×2左6H/5g
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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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、条件随机场（CRF，Conditional Random Fields)二、使用sklearn_crfsuite进行命名实体识别1.安装说明2.准备数据3.构造特征4.详细流程1 导包2 定义通用函数3 定义一些特征4 从数据中提取特征5 读取数据6 模型训练7 验证模型效果8 保存模型总结 前言最近在一个项目中需要
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2023-09-26 05:53:14
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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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