命名实体识别(Named Entity Recognition, 简称NER)(也称为实体识别、实体分块和实体提取)是信息提取的一个子任务,旨在将文本中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。命名实体识别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...
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 命名实体识别的准确度,决定了下游任务的效果,是NLP中非常重要的一个基础问题。 作者&编辑 | 小Dream哥 1 命名实体识别是什么? 要了解NER是一回什么事,首先要先说...
FastText 是一个用于高效学习单词表示和句子分类的库。 它是由 Facebook AI Research 开发的。 它包括...
词性标注、依存句法分析、命名实体识别、语义角色标注这四项都是自然语言处理领域的基础技术，举个通俗一点...
命名实体识别named entity recognition survey named entity recognition 语义角色标注semantic role labeling ...
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其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于这些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言...
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...
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都是为语义理解服务的。搜索引擎要分析用户的搜索语句，就要分词，做词性标注。