命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气","北京","今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微博...
命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气",“北京”,"今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微...
命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气","北京","今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微博...
命名实体识别是一项比较关键的NLP任务,具有广泛的应用场景,例如在对话意图理解(NLU)中,通过提取出相应的实体词,能够帮助系统更加准确地理解用户的需求,比如根据用户的问题提取出"天气","北京","今天"这样的词汇,大概率就能知道用户在问些什么;在微博场景中,应用命名实体识别提取出微博短文中重要的实体词,也有利于微博...
序列标注法：使用softmax或CRF解码。span指针法：使用两个序列标注模型，分别识别实体的开始位置和终止位置...
实体关系抽取,有利于知识推理 3.命名实体识别常用方法 可以根据各种属性划分为不同的方法,但划分大同小异。本文按照下图划分为始终类别: 早期方法:基于规则的方法、基于字典的方法 传统机器学习方法:HMM、MEMM、CRF 深度学习方法:RNN-CRF、CNN-CRF 机器方法:注意力模型、迁移学习、半监督学习 ...
通过本文的介绍可以看出,BiLSTM-CRF是一种十分有效的序列标注模型,而且在NER任务方面有非常出众的性能。BiLSTM-CRF模型还可以进一步完善:比如,可以加入一些指定任务和指定语料的特征信息,这些特征信息可以帮助模型更加顺利地完成标注任务。此外,还可以在模型之外添加字词典和黑白名单来进一步提高标注的准确率。 参考文献 [...
关键词:知识图谱;实体抽取;BILSTM_CRF 一、前言实体抽取(Entity Extraction,EE)是自然语言处理,知识图谱构建等任务中的一项基础且必不可少的工作[1] 。它的主要任务分为两部分,即实体的检测和分类。准确的实体检测和分类是构建知识图谱过程中极其重要的环节。以前... 文档格式:PDF | 页数:4 | 浏览次数:24 ...
2. CRF与NER 基于序列标注的命名实体识别方法往往利用CNN、RNN和BERT等模型对文本token序列进行编码表征，...
使用基于字的 BiLSTM-CRF,主要参考的是文献 4。使用 Bakeoff-3 评测中所采用的的 BIO 标注集,即 B-PER、I-PER 代表人名首字、人名非首字,B-LOC、I-LOC 代表地名首字、地名非首字,B-ORG、I-ORG 代表组织机构名首字、组织机构名非首字,O 代表该字不属于命名实体的一部分。如:这里...