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 ...

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 8. 命名实体识别 8.1 概述 命名实体 文本中有一些描述实体的词汇。比如人名、地名、组织机构名、股票基金、医学术语等，称为命名实体。具有以下共性 ...

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 ...

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 pypi version desc TensorFlow ...