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 ...

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 NER 中的深度学习技术 DL 为什么那么有效 模型分层标准 ...

命名实体识别（Named EntitiesRecognition，NER）是自然语言处理的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。 由于命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，因而，通常把对这些词的识别从词汇形态处理（如汉语 ...

目录 模型介绍 NER与Viterbi算法 代码实践 数据 模型 训练及测试 模型介绍 马尔科夫假设: 假设模 ...

进行命名实体识别。（2）将（1）中处理结果保存到本地txt文件中。 技术选择：本需求的实现使用了哈工大的p ...

一、任务 Named Entity Recognition，简称NER。主要用于提取时间、地点、人物、组织机构名。 二、应用 知识图谱、情感分析、机器翻译、对话问答系统都有应用。比如，需要利用命名实体识别技术自动识别用户的查询，然后将查询中的实体链接到知识图谱对应的结点上，其识别的准确率将会 ...

一、什么是命名实体识别 　　命名实体识别（NER）是指在文本中识别出特殊对象，这些对象的语义类别通常在识别前被预定义好，预定义类别如人、地址、组织等。命名实体识别不仅仅是独立的信息抽取任务，它在许多大型nlp应用系统如信息检索、自动文本摘要、问答系统、机器翻译以及知识建库（知识图谱）中也扮演 ...