簡介 序列標注(Sequence Tagging)是一個比較簡單的NLP任務,但也可以稱作是最基礎的任務。序列標注的涵蓋范圍是非常廣泛的,可用於解決一系列對字符進行分類的問題,如分詞、詞性標注、命名實體識別、關系抽取等等。 有很多開源的中文分詞工具,jieba、pkuseg ...
.NER簡介 單句子標注任務,又叫命名實體識別 Named Entity Recognition ,或者 專名識別 ,簡稱NER,是一個序列標注任務。 NER是指識別文本中具有特定意義的實體,包括三大類 實體類,時間類,數字類 ,七小類 人名P PER person ,地名A LOC address,local ,機構名O ORG organization ,時間TIME,日期,貨幣,百分比 。 ...
2020-05-21 12:15 0 769 推薦指數:
簡介 序列標注(Sequence Tagging)是一個比較簡單的NLP任務,但也可以稱作是最基礎的任務。序列標注的涵蓋范圍是非常廣泛的,可用於解決一系列對字符進行分類的問題,如分詞、詞性標注、命名實體識別、關系抽取等等。 有很多開源的中文分詞工具,jieba、pkuseg ...
序列標注(Sequence Tagging)是一個比較簡單的NLP任務,但也可以稱作是最基礎的任務。 序列標注的涵蓋范圍是非常廣泛,可用於解決一系列對字符進行分類的問題,如分詞、詞性標注、命名實體識別、關系抽取等等。 常用模型包括:隱馬爾可夫模型(HMM)、條件隨機場(CRF)、BiLSTM ...
這里有一篇關於BIO的介紹: https://blog.csdn.net/HappyRocking/article/details/79716212 ...
背景介紹 在平時的NLP任務中,我們經常用到命名實體識別(NER),常用的識別實體類型為人名、地名、組織機構名,但是我們往往也會有識別其它實體的需求,比如時間、品牌名等。在利用算法做實體識別的時候,我們一般采用序列標注算法,這就對標注的文本格式有一定的要求,因此,一個好的序列標注的平台 ...
一、搭建簡單的CNN做序列標注代碼 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt TIME_STEPS = 15# backpropagation through ...
一、模型框架圖 二、分層介紹 1)ALBERT層 albert是以單個漢字作為輸入的(本次配置最大為128個,短句做padding),兩邊分別加上開始標識CLS和結束標識SEP,輸出的是 ...
CRF 許多隨機變量組成一個無向圖G = {V, E},V代表頂點,E代表頂點間相連的邊, 每個頂點代表一個隨機變量,邊代表兩個隨機變量間存在相互影響關系(變量非獨立), 如果隨機變量根據圖的結 ...
和Bigram模板分別生成CRF的狀態特征函數和轉移特征函數。其中是標簽,x是觀測序列,i是當前節點位置。每個函 ...