中文NER的那些事儿3. SoftLexicon等词汇增强详解&代码实现
前两章我们分别介绍了NER的基线模型Bert-Bilstm-crf, 以及多任务和对抗学习在解决词边界和跨领域迁移的解决方案。这一章我们就词汇增强这个中文NER的核心问题之一来看看都有哪些解决方案。以下预测结果和代码详见Github-DSXiangLi/ChineseNER。Repo里上传 ...
原文：中文NER的那些事儿4. 数据增强在NER的尝试
这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时 的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。 以下我会结合一些业界的案例和新鲜出炉的NLP数据增强综述，聊聊都有哪些数据增强方案，其中哪些适用于NER以及效果提升。代码详见 ...
2021-11-03 08:56 8 2013 推荐指数：
相关推荐
中文NER的那些事儿6. NER新范式！你问我答之MRC详解&代码实现
就像Transformer带火了"XX is all you need"的论文起名大法，最近也看到了好多"Unified XX Framework for XX"的paper，毕竟谁不喜欢写好一套框架然后哪里需要哪里搬凸-凸。这一章让我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务。论文 ...
中文NER的那些事儿1. Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本，详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER。Repo里上传了在MSRA上训练 ...
中文NER的那些事儿5. Transformer相对位置编码&TENER代码实现
这一章我们主要关注transformer在序列标注任务上的应用，作为2017年后最热的模型结构之一，在序列标注任务上原生transformer的表现并不尽如人意，效果比bilstm还要差不少，这背后有哪些原因? 解决这些问题后在NER任务上transformer的效果如何？完整代码详见 ...
中文NER的那些事儿2. 多任务，对抗迁移学习详解&代码实现
第一章我们简单了解了NER任务和基线模型Bert-Bilstm-CRF基线模型详解&代码实现，这一章按解决问题的方法来划分，我们聊聊多任务学习，和对抗迁移学习是如何优化实体识别中边界模糊，垂直领域标注样本少等问题的。Github-DSXiangLi/ChineseNER中提 ...
NER为什么那么难
较抽象，我们举一些例子来理解一下NER试图要解决的问题。比如说,一篇作文中，找出时间，人物，地点; 一 ...
采用Google预训bert实现中文NER任务
本博文介绍用Google pre-training的bert（Bidirectional Encoder Representational from Transformers）做中文NER（Name Entity Recognition） 第一步： git clone https ...
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别（NER）
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 ...