TensorFlow实战教程（二十四）-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究（上）数据预处理

这篇文章写得很冗余，但是我相信你如果真的看完，并且按照我的代码和逻辑进行分析，对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助，只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后，您才能适应更多的真实环境，坚持！毕竟我写的时候也看了20多小时的视频，又写了20多个小时，别抱怨，加油~

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一.什么是命名实体识别

实体是知识图谱最重要的组成，命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语，它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别（NER）则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。

这篇文章将详细介绍医学实体识别的过程，其数据预处理极其复杂，但值得大家去学习。