命名实体识别从数据集到算法实现
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 的基础任务，指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体（时间、货币名称等构成规律明显的实体类型可以用正则等方式识别）。当然，在特定领域中，会相应 ...
原文：基于tensorflow的bilstm_crf的命名实体识别（数据集是msra命名实体识别数据集）
github地址：https: github.com taishan tensorflow bilstm crf 熟悉数据 msra数据集总共有三个文件： train.txt：部分数据 test.txt：部分数据 testright.txt：部分数据 数据预处理 代码： 中间步骤的df data如下： 需要注意的是上面的训练 验证 测试数据都是从训练数据中切分的，不在字表中的字会用 unknow ...
2020-11-15 16:15 0 1049 推荐指数：
相关推荐
命名实体识别 BiLSTM——CRF
本篇文章假设你已有lstm和crf的基础。 BiLSTM+softmax lstm也可以做序列标注问题。如下图所示： 双向lstm后接一个softmax层，输出各个label的概率。那为何还要加一个crf层呢？ 我的理解是softmax层的输出是相互独立的，即虽然BiLSTM学习到了 ...
命名实体数据集实体标注方法
命名实体的标注有两种方式：1）BIOES 2)BIO 实体的类别可以自己根据需求改变，通常作为原始数据来说，标注为BIO的方式。自己写了一套标注方法，大家可以参考下 原文：1.txt Inspired by energy-fueled phenomena ...
BiLSTM-CRF 模型实现中文命名实体识别
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 ...
命名实体识别数据预处理
背景：从提供的金融文本中识别出未出现的未知金融实体 一、简单的熟悉数据 使用数据： 部分数据如下： 二、清理数据 （1）找出所有的非中文、非英文、非数字符号 （2）一些要保留的符号 （3）找出他们之间的差异 ...
tensorflow2实现BiLSTM+CRF中文命名实体识别
利用tensorflow2自带keras搭建BiLSTM+CRF的序列标注模型，完成中文的命名实体识别任务。这里使用数据集是提前处理过的，已经转成命名实体识别需要的“BIO”标注格式。 详细代码和数据：https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo 模型 ...
命名实体识别之bert+bilstm（基于tensorflow）
接下来我们继续对官方基于bert的模型进行扩展，之前的可参考： 基于bert命名实体识别（一）数据处理 命名实体识别数据预处理 命名实体识别之创建训练数据 命名实体识别之使用tensorflow的bert模型进行微调 命名实体识别之动态融合不同bert层的特征 ...
用CRF做命名实体识别(二)
用CRF做命名实体识别(一) 用CRF做命名实体识别(三) 一. 摘要 本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级。多添加了5个特征(分别是词性，词语边界，人名，地名，组织名指示词)，另外还修改了特征模板，最终训练了11个小时，F1值为0.98。(这里面有错误，计算F1值不应该 ...