ner

基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别（python实现）

1.理论简介命名实体识别(NamedEntitiesRecognition,NER)是自然语言处理
weixin_34179762·2020-08-10 23:05

流水的NLP铁打的NER：命名实体识别实践与探索

前言最近在做命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）的工作，也就是序列标注（SequenceTagging），老NLPtask了，就是从一段文本中抽取到找到任何你想要的东西，
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-10 08:22

知识图谱1-序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别

www.cnblogs.com/Determined22/p/7238342.html命名实体识别（NamedEntityRecognition）命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER
人鱼线·2020-08-09 22:51

NLP.TM[35] | 纠错：pycorrector的候选排序

往期回顾NLP.TM[30]|ner自动化打标方法NLP.TM[31]|2018年的一篇NER综述笔记NLP.TM[32]|浅谈文本增强技术NLP.TM[33]|纠错：pycorrector的错误检测NLP.TM
机智的叉烧·2020-08-09 19:00

学习周报20200726 | 纠错

而和比较单一的NER任务相比，纠错
机智的叉烧·2020-08-09 19:00

NLP.TM[34] | 纠错：pycorrector的候选召回

往期回顾NLP.TM[29]|近期做NER的反思NLP.TM[30]|ner自动化打标方法NLP.TM[31]|2018年的一篇NER综述笔记NLP.TM[32]|浅谈文本增强技术NLP.TM[33]|
机智的叉烧·2020-08-09 19:00

NLP.TM[33] | 纠错：pycorrector的错误检测

往期回顾NLP.TM[28]|浅谈NLP算法工程师的核心竞争力NLP.TM[29]|近期做NER的反思NLP.TM[30]|ner自动化打标方法NLP.TM[31]|2018年的一篇NER综述笔记NLP.TM
机智的叉烧·2020-08-09 19:00

NLP.TM[29] | 近期做NER的反思

【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。往期回顾：NLP.TM[24]|TextCNN的个人理解NLP.TM[25]|CS224N学习小结NLP.TM[26]|bert之我见-attention篇NLP.TM[27]|bert之我见-positionalencodingNLP.TM[28]|浅谈NLP算法工程师的核心竞争力NLP中有很多任务，但我其实花的集中时
机智的叉烧·2020-08-09 19:59

我的2020上半年小结

NLP方面的提升更多是量变吧，NER和分类两种NLP的基础任务上自己有了很多尝试，模型和数据理解能力提升了特别多。能很快发现问题并且尝试解决他。在一些地方自己能够沉淀出自己的
机智的叉烧·2020-08-09 17:58

keras实现BiLSTM+CNN+CRF文字标记NER

importkerasfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttensorflowastffromkeras.callbacksimportModelCheckpoint,Callback#importkeras.backendasKfromkeras.layersimport*fromkeras.modelsimportMod
xinfeng2005·2020-08-09 03:21

Chinese NER Using Lattice LSTM.Yue Zhang and Jie Yang.ACL2018

边读边参考别人的理解，边加入自己的理解。文章目录一.标题二.文章摘要介绍：模型0.lstm1.基于字向量的模型2.基于词向量的模型3.词格模型（LatticeModel）实验结论一.标题ChineseNERUsingLatticeLSTM.YueZhangandJieYang.ACL2018二.文章摘要Weinvestigatealattice-structuredLSTMmodelforChin
z_believe·2020-08-08 00:24

git多人协作时的分支管理

比如开发一个问答系统，A开发分词和NER模块，B开发ElasticSearch数据库模块，C开发数据清洗模块，D开发精排模块，E开发问答模块。
illusion_小驴·2020-08-06 13:41

多标签文本分类/三种神经网络/网络模型

多标签文本分类多标签文本分类简介三种神经网络结构网络模型文本分类网络模型多标签文本分类网络模型多标签文本分类简介NLP（自然语言处理），即让计算机去理解人类的自然语言（文本、语音等），进而完成各种各样的任务（NER
一只NLP的萌新er·2020-08-06 13:25

基于深度学习的关系抽取综述

信息抽取包括以下子任务：NER、关系抽取、事件抽取等等。本文中，我们着重关注于深度学习在关系抽取任务的应用。  
Chevalier~·2020-08-06 12:00

2021秋招-NLP基础任务模型-NER

NLP基础任务模型-NER注:基本全是转载，也都附加了转载链接，侵删。多谢各位大佬的总结。
LBJ_King2020·2020-08-06 12:36

第3章 词性标注（pos、N-gram、NER等标注器）

第3章词性标注1.什么是词性标注？词性（POS）主要指比如名词，形容词，动词等等。虽然目前最先进的词性标注算法在预测给定单词的词性上已经有了较高的精确度（约97％）。首先，我们需要学习一些现成的POS标注器。主要的词性有哪些呢？标签相关说明NNP专用名词的单数形式NNPS专用名词的复数形式PDT前置限定词POS所有格结束符PRP人称代词PRP$所有格代词RB副词RBR相对副词RBS最高级副词RP小
LYsdu·2020-08-06 10:19

docker拉命令时报错 ERROR: Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: TLS handshake timeout

报错：关于pull命令时报错：gethttps://registry-1.docker.io/v2/:ner/http:TLShandshaketimeout或者requestcanceledwhilewaitingforconnection
昂首下楼梯·2020-08-05 19:38

aws 未完成sagemaker ner

命名实体识别，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、知识图谱等应用领域的重要基础工具。英语中的命名实体具有比较明显的形式标志（即实体中的每个词的第一个字母要大写），所以实体边界识别相对容易，任务的重点是确定实体的类别。和英语相比，中文命名实体识别任务更加复杂，而且相对于实体类别标注子任务，实体边界的识别更加困
或许快要下雪了吧·2020-08-04 17:25

CCKS 2020：面向金融领域的篇章级事件主体与要素抽取（一）事件主体抽取[baseline]

比赛链接及数据下载：https://www.biendata.xyz/competition/ccks_2020_4_1/任务描述：1、基于bert的ner主体抽取importjsonfromtqdmimporttqdmimportos
Firework_han·2020-08-04 06:41

Ubuntu16.04下基于BERT预训练的中文命名实体识别

命名实体识别（英语：NamedEntityRecognition，简称NER，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等，以及时间、数量、货币、比例数值等文字。
Forizon·2020-08-03 17:32

NER中的词汇增强方法(LatticeLSTM、CGN、FLAT、Simple-Lexicon)

文章目录NER中的词汇增强方法DynamicArchitectureLatticeLSTMMGLatticeLSTMLR-CNNCGNFLATAdaptiveEmbeddingSimple-LexiconNER
iceburg-blogs·2020-08-03 14:12

实体识别NER模块理解整理（待进一步更新）

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。
老杨2011·2020-08-03 05:08

Fast Trasnformer 加速BERT推理实践

FastTrasnformer加速BERT推理实践上篇BERT做NER的文章很受大家欢迎，其中不乏童鞋询问我如何加速BERT方法的推理速度，本文就对此进行简单的描述，主要是基于NVIDIA开源的FastTransformer
Macanv·2020-08-03 01:10

【TKDE2020-南洋理工】深度学习命名实体识别最新版，207篇参考文献

点击上方“迈微电子研发社”，选择“星标★”公众号重磅干货，第一时间送达命名实体识别(NER)的任务是识别提到命名实体的文本范围，并将它们分类为预定义的类别，如人员、位置、组织等。
Charmve·2020-08-02 15:11

【Deep Learning学习笔记】A Unified Architecture for Natural Language Processing_ICML2008

DeepNeuralNetworkswithMultitaskLearning作者：RonanCollobert单位：NEC发表于：ICML2008主要内容：用DNN的方法，将languagemodel,pos-tag,NER
xceman1997·2020-08-02 14:49

基于开源文本摘要模块sumy的文本摘要生成实践

自然语言处理领域中有很多的子任务，大类上一共分为四个板块，如下：1.序列标注：分词/POSTag/NER/语义标注2.分类任务：文本分类/情感计算3.句子关系判断：Entailment/QA/自然语言推理
Together_CZ·2020-08-01 10:49

美团搜索中NER技术的探索与实践

导读：命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向SemanticWeb的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
CSDN资讯·2020-08-01 09:21

解决:路径“/WebSite/App_GlobalResources/”映射到此应用程序外部的目录，这是不受支持的

这几天在建ASP.NER网站时,新建的每个网站都出现同样的错误:路径“/WebSite/App_GlobalResources/”映射到此应用程序外部的目录，这是不受支持的。
yycc2008·2020-08-01 08:17

命名实体识别相关算法

命名实体识别(NamedEntitiesRecognition,NER)是自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)的一个基础任务。其
alwaysRememberrr·2020-08-01 02:02

小白Bert系列-生成pb模型，tfserving加载，flask进行预测

例如：1.https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER该项目支持三种不同的任务2.使用已有的包pipinstallbert-serving-server#服务端
阿唐明·2020-07-30 20:56

2017深度学习NLP进展与趋势

命名实体识别（NER）、词性（POS）标签、情感分析通过神经网络模型获得了更好的解决。在这篇文章中，我将回顾2017年DL在NLP领域的贡献。或许说是我想和大家分享一下我最喜欢的技术方案。
阿里云云栖号·2020-07-30 18:41

关系抽取比赛：pipeline方法实践

关系抽取：命名体识别+关系分类方法实践1.写在前面2.数据部分未能处理好的问题3.解决方案NER部分关系分类部分4.预测部分5.总结遗憾反思6.有用的链接1.写在前面寒假开始看RE，3月正好看到百度的比赛
Matt_sh·2020-07-30 14:39

3月晨读-day7-弱读

一、Feedback1、EavesdroppingelectronicEavesdropping连读2、Millionaire[ˌmɪljəˈner]先把ˌmɪl念出来，再jə，最后nerMillionaires
YAN_tdlorang·2020-07-29 12:49

NLP课程：Word2vec到FastText

NLP四大问题：主要用到的模型有：分类任务：文本分类/情感计算(常用模型CNN、朴素贝叶斯（伯努利贝叶斯、多项式贝叶斯、高斯分布贝叶斯参考）、svm).序列标注：分词/POSTag/NER/语义标注；(
张楚岚·2020-07-29 12:05

Java JNI 调用C++ API及中文编码问题

Java调用C++可以通过JNI声明native方法进行调用，主要步骤有：1.声明类及相关nativ方法，加载要调用的C++库packagebupt.cist.nlp.ner;publicclassChineseNER
weixi6·2020-07-28 15:46

##好好好好###开源的标注工具

https://blog.csdn.net/wangyizhen_nju/article/details/94559607spacy原来有两个标注工具，displaCy-ent和displaCy，一个ner
mishidemudong·2020-07-28 13:41

工业界如何解决NER问题？12个trick，与你分享～

NER是一个已经解决了的问题吗？或许，一切才刚刚开始。例如，面对下面笔者在工作中遇到的12个关于NER的系列问题，你有什么好的trick呢？
喜欢打酱油的老鸟·2020-07-28 12:05

CRF++ for NER

CRF++(空格分隔）：nlp[TOC]http://x-algo.cn/index.php/2016/02/29/crf-name-entity-recognition/#i使用说明安装CRF++官网：https://taku910.github.io/crfpp/#tips注意windows和linux下载的版本不同example包含basenp，chunking，JapaneseNE，seg
ChiuChiu尖尖碰碰拳·2020-07-27 19:06

零基础起步Keras+LSTM+CRF的实践命名实体识别NER

文本分词、词性标注和命名实体识别都是自然语言处理领域里面很基础的任务，他们的精度决定了下游任务的精度，其实在这之前我并没有真正意义上接触过命名实体识别这项工作，虽然说读研期间断断续续也参与了这样的项目，但是毕业之后始终觉得一知半解的感觉，最近想重新捡起来，以实践为学习的主要手段来比较系统地对命名实体识别这类任务进行理解、学习和实践应用。当今的各个应用里面几乎不会说哪个任务会没有深度学习的影子，很多
Together_CZ·2020-07-27 17:54

美团搜索中NER技术的探索与实践

1.背景命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
美团技术团队·2020-07-27 17:57

美团搜索中NER技术的探索与实践

命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向SemanticWeb的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
美团技术团队·2020-07-27 16:36

美团搜索中NER技术的探索与实践

总第404篇2020年第27篇命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向SemanticWeb的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位
文文学霸·2020-07-24 21:00

信息抽取实战：命名实体识别NER【ALBERT+Bi-LSTM模型 vs. ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型】（附代码）

实战：命名实体识别NER目录实战：命名实体识别NER一、命名实体识别（NER）二、BERT的应用NLP基本任务查找相似词语提取文本中的实体问答中的实体对齐三、ALBERTALBERT的三大改造ALBERT
南有芙蕖·2020-07-18 23:08

论文笔记：[ACL2016]End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF

1.Introduction本文要解决的是序列标注的问题，可用于POS、NER等任务。传统方法大部分传统的高效模型是线性统计模型，包括HM
YoungDreamNJU·2020-07-15 19:49

数据分析学习总结笔记16：NLP自然语言处理与文本探索性分析

文章目录1引言2数据集3文本统计信息分析4Ngram模型探索5基于pyLDAvis的主题模型探索6绘制词云图7情感分析7.1TextBlob7.2VaderSentimentAnalysis8命名实体识别NER9
Lynn Wen·2020-07-15 07:42

条件随机场的理论和例子--（2）

文章目录3.条件随机场4.线性链条件随机场4.1.线性链条件随机场的参数化形式4.2.条件随机场的简化形式4.3.条件随机场的矩阵形式5.条件随机场与HMM的区别6.NER的例子6.1.计算过程3.条件随机场随机场
shelley__huang·2020-07-14 17:18

关于BERT、ALBERT做NER的网址记录

1.https://github.com/google-research/bert#fine-tuning-with-bert（谷歌开源BERT）2.https://blog.csdn.net/macanv/article/details/85684284（基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现）3.https://www.jianshu.com/p/b05e50f682dd
Forizon·2020-07-14 11:01

用最新NLP库Flair做文本分类

摘要：Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包，它在解决命名实体识别（NER）、部分语音标注（PoS）、语义消歧和文本分类等NLP问题达到了当前的最高水准。
阿里云云栖号·2020-07-14 06:01

NLP 任务中有哪些巧妙的 idea？

（Bag-of-Words）3.潜在语义分析（LatentSemanticAnalysis）4.概率主题模型（ProbabilisticTopicModels）5.基于BMES的中文分词或基于BIO的NER
郝伟老师的技术博客·2020-07-13 05:08

Google Colab实战-基于Google BERT的中文命名实体识别（NER）

目录项目背景关于BERT基于GoogleBERT的中文命名实体识别（NER）项目实施代码和文件的准备在GoogleColab上准备相应的环境项目背景之前的博文《GoogleColab使用Tips》里面介绍了
waterfeeling·2020-07-12 12:37
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