实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
实体命名识别（NER）如何入门？ 我的研究生课题是实体命名识别（NER），现在也看了一个月论文了，但还是一头雾水，不知道如何下手学习效率也很低，请问一下该怎么系统性学习呢？ 本科是通信 …
实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
3. 美团搜索中NER技术的探索与实践, 2020 博客链接： 美团搜索中NER技术的探索与实践 传统的NER技术仅能处理通用领域既定、既有的实体，但无法应对 垂直领域所特有的实体类型，在美团搜索场景 …
实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
如何在基于字符的NER系统中引入词汇信息，是近年来NER的一个研究重点和热点，本文将这种引入外部词汇信息的方法称之为「词汇增强」，以表达引入词汇信息可以增强NER性能。 二. 目前「词汇增强 …
实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
此外，还有一些NER API，如自然语言工具包（NLTK）、斯坦福命名实体识别器和SpaCy，它们提供了预训练模型和易于使用的接口来提取命名实体。 1.2 三种NER任务 常见的NER任务主要包括以下三 …
NLP领域内，文本分类、Ner、QA、生成、关系抽取等等，用过的最实 …
品牌NER任务token和label对应关系 搞清了NER任务的label形式之后，接下来就是怎么正确的给每个样本打上label，一般先声明个和title长度一样的全0列表，遍历，把相应位置置1或者2就可以得到样 …
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
我们以NER任务为例（如上图），对非连续NER有两个span：muscle pain 和 muscle fatigue，它们的tag均为"Disorder"。 论文基于BART，构建了融合指针copy机制的Seq2Seq模型（如上图），下面 …
如何优化NER模型? - 知乎
命名实体识别（NER）模型的优化是自然语言处理中的一个重要课题。您提到已经实现了一个基于Lattice LSTM结构的NER模型，并且在测试集上取得了相对较高的平均准确率（ACC）、F1分数和召回率 …
知识图谱构建过程，做完NER，下一步实体关系抽取的模型怎么设计 …
知识图谱构建过程，做完NER，下一步实体关系抽取的模型怎么设计呢？ 想做文档级的信息抽取，用来构建领域知识图谱，现已搭建好NER模型，请问下一步关系抽取模型怎么设计呢？ 这是不是属 …
目前中文命名实体识别有哪些好的选择？ - 知乎
为什么NER如此出色 想象一下：你正在阅读一篇关于“华盛顿”的文章。它可能指的是华盛顿州，也可能是华盛顿特区，或者是乔治·华盛顿本人。这很让人困惑，对吧？机器也有同感 —— 除非我们教会它们 …
bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf - 知乎
结论： 在BERT+CRF基础上再增加Bi-LSTM其实是没有必要的，增加了Bi-LSTM模型性能也不一定会有提升。原因在于BERT本身就具有Bi-LSTM的建模能力，并且在大规模的文本语料上进行预训练，文 …