目录前言TFRecordTFRecord数据类型TFRecord写入TFRecord读取数据可视化训练读取数据喂入模型shuffletransform_images和transform_targetsprefetchbatch参考 前言本篇博客从实际代码出发，介绍tensorflow里面TFRecord格式的数据。Tensorflow官网可以参考：演练：读取和写入图像数据和TFRecordDat
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
tensorflow中存在许多内置的模型，可以用来进行图片的识别。下面将介绍一下使用object_detection进行物体识别需要的环境。配置环境：1. 通过proto将对应的.proto文件变成.py文件。2. 首先将tensorflow_slim模块加入到环境变量中，然后打开cmd窗口，输入python, 然后输入import slim 若是不报错则证明可以环境已经导入3. 在o
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2024-04-15 15:03:57
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动起手来，实践是检验真理的唯一标准
原创
2021-08-11 11:53:59
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实战是学习一门技术最好的方式，也是深入了解一门技术唯一的方式。因此，NLP专栏计划推出一个实战专栏，让有兴趣的同学在看文章之余也可以自己动手试一试。本篇介绍自然语言处理中...
原创
2022-10-12 15:42:38
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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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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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接下来我们继续对官方基于bert的模型进行扩展，之前的可参考： 基于bert命名实体识别（一）数据处理 命名实体识别数据预处理 命名实体识别之创建训练数据 命名实体识别之使用tensorflow的bert模型进行微调 命名实体识别之动态融合不同bert层的特征（基于tensorflow） 直接看代码
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2020-12-13 22:22:00
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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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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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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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在Windows上调试TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）一、环境的搭建 Windows+1080Ti+Cuda10.1 Tsorflow2.0.0 Numpy1.16.4 注意：这里tensorflow和numpy的版本一定不能错，要不然后面会有意想不到的bug！！二、数据的准备 数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分： CASIA-HWDB：离
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2024-03-23 13:03:32
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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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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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一．什么是命名实体识别二．基于NLTK的命名实体识别三．基于Stanford的NER四.【实战案例】医学糖尿病数据命名实体识别，
【Python数据挖掘解决方案】医学糖尿病数据命名实体识别wx7dcc75bb5e655e9b.h5.xiaoe-tech.com
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
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2024-01-15 09:27:57
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