我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容,在進行微調時有許多部分都是我們用不到的,我們需要截取一些用到的部分,使得我們能夠更容易進行擴展,接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py:用於對數據進行處理,主要是分詞 ...
因為工作需要,調研了一下Stanford coreNLP的命名實體識別功能。 Stanford CoreNLP是一個比較厲害的自然語言處理工具,很多模型都是基於深度學習方法訓練得到的。 先附上其官網鏈接: https: stanfordnlp.github.io CoreNLP index.html https: nlp.stanford.edu nlp javadoc javanlp https ...
2018-03-30 16:29 0 10950 推薦指數:
我們知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多內容,在進行微調時有許多部分都是我們用不到的,我們需要截取一些用到的部分,使得我們能夠更容易進行擴展,接下來本文將進行一一講解。 1、需要的文件 tokenization.py:用於對數據進行處理,主要是分詞 ...
1. 什么是 命名實體提取? 參考:https://towardsdatascience.com/named-entity-recognition-with-nltk-and-spacy-8c4a7d88e7da#targetText=Named%20entity%20recognition ...
需要安裝jpype先,這個是python調用java庫的橋梁。 結果: 轉自:https://www.jianshu.com/p/d7e7cc747e56 ...
命名實體識別(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一項非常基礎的任務。NER是信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯等眾多NLP任務的重要基礎工具。 命名實體識別的准確度,決定了下游任務的效果,是NLP中非常重要的一個基礎問題。 作者&編輯 ...
摘要 NER 技術概覽 NER 數據資源和流行工具 資源 NER 工具 NER 的性能評估指標 ...
源碼: https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名實體識別(Named Entity Recognition) 命名實體識別(Named Entity Recognition, NER)是 NLP 里的一項很基礎的任務,就是指從文本中 ...
准備工作,先准備 python 環境,下載 BERT 語言模型 Python 3.6 環境 需要安裝kashgari Backend ...