命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的基本任务之一。NLP的一般流程如下: 句法分析是NLP任务的核心,NER是句法分析的基础。NER任务用于识别文本中的人名(PER)、地名(LOC)等具有特定意义的实体。非实体用O来表示。我们以人名来举例: 王B-PER 文I-PER 和O 小B-PER 丽I-PER 结O 婚O 了。 O (IOB是块标...
在WMT 2014英语-法语翻译任务中,我们的模型建立了单模型新的最先进的BLEU分数41.8,它在8个GPU上训练了3.5天,这个时间只是目前文献中记载的最好的模型训练成本的一小部分。 通过在解析大量训练数据和有限训练数据的两种情况下将其应用到English constituency,我们表明Transformer可以很好地推广到其他任务。 1 简介 在序列...
在中文自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)任务中,加入注意力(attention)机制可以极大地提升模型的性能。注意力机制可以帮助模型更好地捕捉序列中的关键信息和上下文依赖关系,从而提高对命名实体的识别准确度。下面是一些关于注意力机制的具体作用和不同类型的概述: 注意力机制的作用: 捕捉长距离依赖:注意力机制可以...
句法分析是NLP任务的核心,NER是句法分析的基础。NER任务用于识别文本中的人名(PER)、地名(LOC)等具有特定意义的实体。非实体用O来表示。我们以人名来举例: 王B-PER 文I-PER 和O 小B-PER 丽I-PER 结O 婚O 了。 O (IOB是块标记的一种表示。B-表示开始,I-表示内部,O-表示外部) 首先明确的是NER是个分类...