NER（命名实体识别）方法汇总
近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度学习也获得了不错的效果。最近，笔者阅读 ...
原文：命名实体识别(NER)
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直接影响到后续的一系列工作。 三 流程图 四 标注集 采用BMEWO标注体系进行标注 BME分别代表实体的首 ...
2019-01-11 15:25 0 1678 推荐指数：
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【NLP学习其一】什么是命名实体识别NER?
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命名实体识别(NER)综述
简介 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）旨在从文本中抽取出命名实体，比如人名、地名、机构名等。它是一个非常重要的基础性任务，可以有效帮助后续的文本语义理解。 NER任务一般有两种类型：flat NER和nested NER。前者就是普通的NER，每个 ...
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