命名实体识别

Hanlp自然语言处理工具的使用演练

Hanlp具备功能完善、性能高效、架构清洗、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、磁性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。
左手中的倒影·2018-09-19 11:56

知识图谱学习系列之二：命名实体识别1（技术及代码）

命名实体识别，NamedEntityRecognition，简称NER。指的是构建合适的模型，从给定的数据（常常是文本）中得到所需实体的过程。
SunJW_2017·2018-09-10 16:12

介绍| 深度学习数据集标注工具

以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子。WeTest舆情团队在使用：http://wetest.qq.com/bee/使用案例：http://blog.csdn.net/ow
CopperDong·2018-09-07 14:45

Bilstm+crf中的crf详解

如果对命名实体识别还不清楚的同学，可以先看这篇文章。代码在这里。模型如下图所示。我们已知lstm的输出就是每个字标注的概率。假设lstm输出概率如下所示。这里为了方便，只写了BMEO4种标注结果。
buppt·2018-08-30 20:38

词性标注与命名实体识别

TableofContents词性标注简介词性标注规范jieba命名实体识别简介基于条件随机场的命名实体识别词性标注简介词性是词汇基本的语法属性，也称为词类。
refresh&grow·2018-08-29 23:31

信息抽取学习笔记

2.2命名实体识别命名实体识别是信息抽取的基础，是第一步，也是必须的一步。命名实体识别主要识别句子中出现的实体名。传统的实体名包括Person，Location，Organization，Time。
Richard_More·2018-08-24 13:29

paper notes 《Chinese NER Using Lattice LSTM》

papertitle：《ChineseNERUsingLatticeLSTM》摘要对于中文命名实体识别，我们研究了一种lattice结构的lstm模型（lattice-structuredLSTM），这个模型能够对输入的字符序列以及序列中能够与字典相匹配的隐藏的词信息一同编码
Amy_mm·2018-08-23 10:02

自然语言处理NLP算法总结（持续更新）

分词最大匹配法（机械分词）n-gram计算两个单词或者多个单词同时出现的概率hmmcrf词性标注crf命名实体识别NERCRFbiLSTM-CRF关键词提取tf-idftextrank基于PageRank
zoulala·2018-08-14 15:27

Keras深度学习环境配置（WIN10/GPU加速版）

Keras深度学习环境配置（WIN10/GPU加速版）本人目前在用深度学习方法做命名实体识别。
蒂莫韦尔纳·2018-08-10 22:13

NLP之中文命名实体识别(Named EntitiesRecognition--NER)

一、什么是命名实体识别命名实体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的工作。
miner_zhu·2018-08-02 22:12

电子病历命名实体识别NER

生成数据集医生给的标签格式将命名实体和标签当成jieba分词中的分词和词性，更新到jieba词典中，然后对病历文档进行分词，按照BIO标注每个字，每句话结束用空格分开。按照1:2:12的比例将病历数据保存到dev/test/train三个文件中数据加工1、将数据转换成BIOES标注，增加了ES，因为标注信息变多了特征会更丰富。2、给每个char和tag分配一个id，得到一个包含所有字的字典dict
猪逻辑公园·2018-07-31 19:08

nlp之命名实体识别HMM方法（1）

#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/7/269:40#@verion:python3.6#@File:generate_datas.py.py#@Software:PyCharm__author__='xiaohu'hidden_states=["A","B","C","D","F","G","I","J","K","L","M","P"
qq_18617299·2018-07-27 14:48

中文分词、词类标注、命名实体识别对序列标注算法的应用差异

原文：http://www.shizhuolin.com/2018/05/30/2929.html1中文分词目前网络可找到资料的多为3,4,6类型标注,在无全局归一时（HMM,MEMM均为局部归一,CRF是全局归一），同样的任务,标注类型适当增多可明显得到更优的效果，或许这是因为类型隐含更久远上下文依赖，但这样会增加对标记语料的数量需求。一般使用类型数量为4的BMES标注方法BMES标注类型说明：
小小她爹·2018-07-26 19:04

命名实体识别——日期识别

一、命名实体识别简介其目的是识别语料中的人名、地名、组织结构名等命名实体，由于这些命名实体在不断地更新，很难在词典中全部列出，所以就对这些词的识别在词汇形态处理任务中单独处理，也就是NER技术。
lilong117194·2018-07-26 15:32

零基础入门--中文命名实体识别（BiLSTM+CRF模型，含代码）

自己也是一个初学者，主要是总结一下最近的学习，大佬见笑。中文分词说到命名实体抽取，先要了解一下基于字标注的中文分词。比如一句话"我爱北京天安门”。分词的结果可以是“我/爱/北京/天安门”。那什么是基于字标注呢？“我/O爱/O北/B京/E天/B安/M门/E”。就是这样，给每个字都进行一个标注。我们可以发现这句话中字的标注一共有四种。他们分别代表的意义如下。B|词首M|词中E|词尾O|单字B表示一个词
buppt·2018-07-24 10:03

论文浅尝 | 利用Lattice LSTM的最优中文命名实体识别方法

选自arXiv作者：YueZhang、JieYang机器之心编译参与：路、王淑婷近日，来自新加坡科技设计大学的研究者在arXiv上发布了一篇论文，介绍了一种新型中文命名实体识别方法，该方法利用LatticeLSTM
开放知识图谱·2018-07-23 21:42

NLP案例——命名实体识别（Named Entity Recongition）

NLP案例——命名实体识别（NamedEntityRecongition）命名实体识别是NLP里的一项很基础的任务，就是指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。
游骑小兵·2018-07-20 17:46

Python自然语言处理实战（4）：词性标注与命名实体识别

4.1词性标注词性是词汇基本的语法属性，通常也称为词类。从整体上看，大多数词语，尤其是实词，一般只有一到两个词性，且其中一个词性的使用频次远远大于另一个，即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注，也能实现80%以上的准确率。目前较为主流的方法是如同分词一样，将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决。较为主流的词性标注规范有北大的词性标注集和滨州词性标注集两大类。jieba的词性标注同样是结合规则
CopperDong·2018-07-16 15:29

2017年深度学习NLP重大进展与趋势

重大进展DL在很多常见的NLP任务中取得了顶尖的结果，如命名实体识别（NER）、词性标注（POStagging）或情感分析，在这些任务中神经网络模型优于传统方法。而机器翻译的进步或许是最显著的。
refresh&grow·2018-07-15 13:45

笔记-CRF

基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现简明条件随机场CRF介绍|附带纯Keras实现DL4NLP——序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别sequence-labeling
ZSYGOOOD·2018-06-29 12:50

RNN和LSTM

RNN中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入，还依赖于其他步的输入或输出。
hpulfc·2018-06-11 15:10

实体命名识别（NER）任务中加词典

一、NER任务简介NER（NamedEntityRecognition，命名实体识别）又称作专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。
凌疯墨子·2018-06-09 21:22

人物关系挖掘方案设计

要解决的问题1、识别人名：ner命名实体识别。2、识别两个人是有关系的；人名共现来说明两个人之间有关系；词向量计算词与词之间的相似度来说明两个人之间关系。3、人物关系挖掘。
川山甲·2018-05-28 10:00

NLP的基本任务和对应的算法

词性分析算法：基于Bi-LSTM-CRF算法体系，以及丰富的多领域词表命名实体识别和词性分析同属序列标注算法：基于Bi-LSTM-CRF算法，最新
Ding_xiaofei·2018-05-22 12:56

NER任务的评测指标

1、NER简介NER（NamedEntityRecognition，命名实体识别）又称作专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。
凌疯墨子·2018-05-22 09:32

2018-05-16

应用研发工程师-AILab岗位描述：1、用户搜索意图识别，分词和词性标注，实体词标注2、利用机器学习、NLP技术优化文本分类、语义理解及信息抽取岗位要求：1、有自然语言处理相关项目经验，对中文分词、词性标注、命名实体识别的某一研究领域有较深的研究
TonyLan·2018-05-16 14:49

如何用Python处理自然语言？（Spacy与Word Embedding）

本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy，对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化。
nkwshuyi·2018-05-12 00:00

Python 条件随机场(CRF) 序列标注 介绍及工具简单用法解析

CRF由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
Gransand·2018-05-11 20:36

标记问题：词性标注（POS）和命名实体识别（NER）

在NLP问题中，有两个问题是比较重要的标记问题：词性标注和命名实体识别。比如上图我们介绍了一个简单的词性标注问题。模型输入的是一个句子，输出是一个标记序列，模型会为每个词都产生一个标记。
coderpai·2018-05-06 17:25

深度学习(DL) /人工智能(AI)数据集标注工具、图像语料数据库

以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子。WeTest舆情团队在使用：http://wetest.qq.com/bee/使用案例：http://blog.csdn.net/ow
DragonBallSuper·2018-05-04 17:14

知识图谱入门 (三) 知识抽取

大体的任务分类与对应技术如下图所示：知识抽取的子任务命名实体识别检测:北京是忙碌的城市。[北京]：实体分类：北京是忙碌的城市。[北京
Pelhans·2018-04-20 16:48

中文文本相似度计算工具集

一、基本工具集1.分词工具a.jieba结巴中文分词https://github.com/fxsjy/jiebab.HanLP自然语言处理中文分词词性标注命名实体识别依存句法分析关键词提取新词发现短语提取自动摘要文本分类拼音简繁
磐创 AI·2018-04-19 14:09

干货 | 深度学习在NLP的命名实体识别中(NER)的应用

点击上方“中兴开发者社区”，关注我们每天读一篇一线开发者原创好文什么是命名实体识别（NER）?命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的基本任务之一。
中兴开发者社区·2018-04-16 00:00

CRF的工作原理

本文框架如下：介绍——在命名实体识别任务中，BiLSTM模型中CRF层的通用思想详细的实例——通过实例来一步步展示CRF的工作原理实现——CRF层的一步步实现过程谁可以读本文——本文适用与NLP初级入门者或者
liangjiubujiu·2018-03-24 09:57

BiLSTM-CRF 模型实现中文命名实体识别

三个月之前NLP课程结课，我们做的是命名实体识别的实验。
liangjiubujiu·2018-03-24 08:48

吴恩达-DeepLearning.ai-05 序列模型（一）

举了几个例子：语音识别、音乐生成、情感分析、DNA序列分析、机器翻译、视频动作识别、命名实体识别等2、数学符号文本数据的表示：命名实体识别中，要识别的内容标签为1，其他为0,。
数据-简单·2018-03-21 22:23

学习笔记CB007:分词、命名实体识别、词性标注、句法分析树

基于条件随机场命名实体识别方法属于有监督学习方法，利用已标注大规模语料库训练。命名实体的放射性。命名实体的前后词。特征模板，当前位置前后n个位置字/词/字母/数字/
利炳根·2018-03-11 00:00

学习 | 如何在NLP领域干成第一件事

周明|微软亚洲研究院首席研究员来源|微软研究院AI头条自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括：句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析
FlyAI·2018-02-27 00:00

如何在NLP领域干成第一件事

作者|周明（微软亚洲研究院首席研究员）来源|微软研究院AI头条自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术，包括：1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接
AI科技大本营·2018-02-03 00:00

【图像标注】NLP+VS︱深度学习数据集标注工具、图像语料数据库、实验室搜索ing

以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子。WeTest舆情团队在使用：http://wetest.
苏源流·2018-01-19 23:17

基于深度学习的NER

命名实体识别（NER）是在自然语言处理中的一个经典问题，其应用也极为广泛。比如从一句话中识别出人名、地名，从电商的搜索中识别出产品的名字，识别药物名称等等。
AI东海·2018-01-19 15:43

RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理

其在自然语言中贡献巨大，中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序
IT界的小小小学生·2018-01-09 16:58

2017年深度学习在NLP领域的进展和趋势

命名实体识别、词性标注和情感分析就即是神经网络模型优于传统方法的地方。而机器翻译是所有进展中是最值得纪念的。从自己训练word2vec到使用预训练模
android_ruben·2018-01-04 21:19

NLP论文笔记1：Neural Architectures for Named Entity Recognition

********************开始论文吧****************一.叙述命名实体识别一直是更具挑战性的NLP应用，为什么更具挑战呢？原因有两方面，一方面，可
老笨妞·2017-12-26 18:14

条件随机场(4)——CRF++分词训练和预测

CRF、最大熵、隐马尔科夫模型貌似都可以做分词、词性标注、命名实体识别，以前只是在hanLP里面用这些工具，实际上是不明所以的。现在要开始弄明白其中原理，并自己训练模型了。好吧，又啰嗦了。
老笨妞·2017-12-25 14:10

自然语言处理-NLP应用分类

1.句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。2.信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原
竹二木·2017-12-18 11:15

[自然语言处理] (6) 主题提取 + 文本实体标注

《word2vec词向量训练及中文文本相似度计算》简单的LDA实现：《NLP主题抽取TopicLDA代码实践gensim包代码》命名实体识别参考：http://spaces.ac.cn/archives
LeYOUNGER·2017-12-12 16:14

构想：中文文本标注工具（内附多个开源文本标注工具）

序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识别、情感分析、意图分析等，均需要标注数据进行模型训练。深度学习大行其道的今天，基于深度学习的NLP模型更是数据饥渴。
Paper_weekly·2017-11-17 00:00

命名实体识别

诸如中文分词、词性标注、命名实体等问题均属于序列标签标注问题。经典的模型有HMM,MEMM,CRF模型，这些都是比较传统的方法，三种模型各有优劣，HMM模型假设观测独立，不依赖观测之间的序列特征，MEMM虽然加入了观测序列之间的跳转特征，但由于采用了局部归一化引入了标记偏置的问题，最后CRF采用全局归一化从而弥补了HMM和MEMM的缺点，但是计算量却比较大。随着深度学习的兴起，将DNN模型应用到标
棒棒唐_KT·2017-11-10 16:49

NER概念系统梳理，转载于《传送门》

关于命名实体识别（NamedEntityRecognition）的一些问题梳理，便于了解该领域的各种问题和处理思路：什么是命名实体识别？Q:第一个问题：什么是命名实体识别？
f12105212·2017-11-10 15:32
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