我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容,在进行微调时有许多部分都是我们用不到的,我们需要截取一些用到的部分,使得我们能够更容易进行扩展,接下来本文将进行一一讲解。 1、需要的文件 tokenization.py:用于对数据进行处理,主要是分词 ...
因为工作需要,调研了一下Stanford coreNLP的命名实体识别功能。 Stanford CoreNLP是一个比较厉害的自然语言处理工具,很多模型都是基于深度学习方法训练得到的。 先附上其官网链接: https: stanfordnlp.github.io CoreNLP index.html https: nlp.stanford.edu nlp javadoc javanlp https ...
2018-03-30 16:29 0 10950 推荐指数:
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1. 什么是 命名实体提取? 参考:https://towardsdatascience.com/named-entity-recognition-with-nltk-and-spacy-8c4a7d88e7da#targetText=Named%20entity%20recognition ...
需要安装jpype先,这个是python调用java库的桥梁。 结果: 转自:https://www.jianshu.com/p/d7e7cc747e56 ...
命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 命名实体识别的准确度,决定了下游任务的效果,是NLP中非常重要的一个基础问题。 作者&编辑 ...
摘要 NER 技术概览 NER 数据资源和流行工具 资源 NER 工具 NER 的性能评估指标 ...
源码: https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名实体识别(Named Entity Recognition) 命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)是 NLP 里的一项很基础的任务,就是指从文本中 ...
准备工作,先准备 python 环境,下载 BERT 语言模型 Python 3.6 环境 需要安装kashgari Backend ...