一、NER技术简介 命名实体识别(Named Entity Recognition,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的地位。
命名实体识别是指从文本中识别并标注出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构名等。例如,在自动问答系统中,我们可以通过命名实体识别来识别用户提问中的地名,从而提供与该地名相关的信息。此外,命名实体识别还可以应用于信息抽取、机器翻译等任务中,提高系统对文本的理解能力。 以上是人工智能复习题集及答案,希望对...
简介:命名实体识别(Named Entity Recognition, NER) 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理(NLP)中的一项重要任务,它涉及从文本中识别出具有特定意义的实体,并将其分类为预定义的类别。这些实体通常包括人名、地点、组织、日期、时间、数值、货币等。NER是许多高级NLP任务的基础,例如信息提取、知识...
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。简单的讲,就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。 百度百科详情|维基百科详情 命名实体识别的发展历史 ...
NER = Named Entity Recognition,即命名实体识别。案例 输入:小明在北京大学的燕园看了中国男篮的一场比赛 输出:B-PER,E-PER,O, B-ORG,I-ORG,I-ORG,E-ORG,O,B-LOC,E-LOC,O,O,B-ORG,I-ORG,I-ORG,E-ORG,O,O,O,O 其中,“小明 ”以PER,“北京大学”以ORG,“燕园”以LOC,“中国男篮”以ORG为...
Yang等人(Neural reranking for named entity recognition) 提出了一种用于 NER 的神经网络 reranking 模型,,其中使用了固定窗口大小的卷积层来提取词的字符级表示。 Peters等人(Deep contextualized word representations)提出了 ELMo 词表示, 它是通过在双层双向语言模型上进行字符级卷积运算得到的。
命名实体泛读系列(一)—— Named Entity Recognition using Positive-Unlabeled Learning论文笔记 一、写在前面的话 命名实体识别(NER)是许多自然语言处理任务的基本组成部分。该领域现有的监督方法往往需要大量的标记数据,而这通常非常昂贵且耗时。在这篇论文中,作者探索了仅使用未标记数据和收集的与数据集相关的实体...
简介 这篇论文主要提出了两种新型的神经网络结构—— 一种依赖于双向LSTM和条件随机场(CRF) ,另外一种是 受移近/规约解析( shift reduce)的启发,使用基于转移(transition based)的方法去构建、标记句子段 。论文总的模型依赖于两个关于单词的信息来源:(i)从监督
NERpaper---《Named Entity Recognition for Social Media Texts with Semantic Augmentation》 0、数据集 第一个是 《纽约时报》(New York Times, NYT)的数据集,它是通过远距离监控方法产生的(Riedel et al., 2010)。该数据集包含从294k 1987-2007年《纽约时报》新闻文章中抽取的118万个句子。共有24个有效...
Bi-LSTM+CRF模型可以参考:Neural Architectures for Named Entity Recognition,可以重点看一下里面的损失函数的定义。代码里面关于损失函数的计算采用的是类似动态规划的方法,不是很好理解,这里推荐看一下以下这些博客: CRF Layer on the Top of BiLSTM - 5 Bi-LSTM-CRF for Sequence Labeling PENG Pytorch Bi-LSTM...