实体识别NER模块理解整理（待进一步更新）

请参考

• BiLSTM-CRF理解整理
  一篇BiLSTM-CRF比较易懂的文章 英文
  基于上面的链接内容的理解 博客
  收藏不看的简书教程
  其中的CRF:
  由于状态转移的限制，能够避免诸如 I 的后面接 B的非法错误。

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• 最大熵模型NER
  最大熵与大病中病小病
  当你要猜一个概率分布时，如果你对这个分布一无所知，那就猜熵最大的均匀分布，
  如果你对这个分布知道一些情况，那么，就猜满足这些情况的熵最大的分布。

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• SVM based NER
  构造 n 个 SVM 二值分类器，这里标记为 Y = i 的实例被认为是正例，所有其余标记的实例被认为是反例。
  逐对分类 ( Pair wise )，投票 。 --《王浩畅，等：基于 SVM 的生物医学命名实体的识别》