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 ...

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 ...

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 ...

来看： 7.6关系抽取 一旦文本中的命名实体已被识别，我们就可以提取它们之间存在的关系。 进行这一任务的方法 ...

  本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。   命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译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地位。一般来说，命名实体识别的任务 ...

CRF的工作原理 转载 https://blog.csdn.net/liangjiubujiu/article/details/79674847?utm_source=blogxgwz7 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 ...