一、任務 Named Entity Recognition，簡稱NER。主要用於提取時間、地點、人物、組織機構名。 二、應用 知識圖譜、情感分析、機器翻譯、對話問答系統都有應用。比如，需要利用命名實體識別技術自動識別用戶的查詢，然后將查詢中的實體鏈接到知識圖譜對應的結點上，其識別的准確率將會 ...

摘要： 隨着用於傳遞和記錄業務信息的管理文檔的廣泛使用，能夠魯棒且高效地從這些文檔中自動提取和理解內容的方法成為一個迫切的需求。本次解讀的文章提出利用圖神經網絡來解決半結構化文檔中的實體識別（NER）和關系提取問題。 本文分享自華為雲社區《論文解讀系列十一：圖神經網絡應用於半結構化文檔 ...

近幾年來，基於神經網絡的深度學習方法在計算機視覺、語音識別等領域取得了巨大成功，另外在自然語言處理領域也取得了不少進展。在NLP的關鍵性基礎任務—命名實體識別（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度學習也獲得了不錯的效果。最近，筆者閱讀了一系列基於深度學習的NER ...

近幾年來，基於神經網絡的深度學習方法在計算機視覺、語音識別等領域取得了巨大成功，另外在自然語言處理領域也取得了不少進展。在NLP的關鍵性基礎任務—命名實體識別（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度學習也獲得了不錯的效果。最近，筆者閱讀 ...

命名實體識別 概念 命名實體識別(Named Entity Recognition,簡稱NER) , 是指識別文本中具有特定意義的詞（實體），主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等等,並把我們需要識別的詞在文本序列中標注出來。 例如有一段文本:天津市空港經濟區 我們要在上面文本中識別一些區域 ...

簡介 命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）旨在從文本中抽取出命名實體，比如人名、地名、機構名等。它是一個非常重要的基礎性任務，可以有效幫助后續的文本語義理解。 NER任務一般有兩種類型：flat NER和nested NER。前者就是普通的NER，每個 ...

  本文將會簡單介紹自然語言處理（NLP）中的命名實體識別（NER）。   命名實體識別（Named Entity Recognition，簡稱NER）是信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯等應用領域的重要基礎工具，在自然語言處理技術走向實用化的過程中占有重要地位。一般來說，命名實體識別的任務 ...

　　本文將會簡單介紹自然語言處理（NLP）中的命名實體識別（NER）。 　　常見算法如下：   命名實體識別（Named Entity Recognition，簡稱NER）是信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯等應用領域的重要基礎工具，在自然語言處理技術走向實用化的過程中 ...