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 ...

引入 Bert-bilistm-crf進行命名體識別其實就是在bilstm-crf的基礎上引入bert詞向量，pytorch官網給出了的bilstm-crf的模板代碼，但是pytorch官方的bilstm-crf的代碼存在兩個問題： 1. 代碼的復雜度過高，可以利用pytorch的廣播計算方式 ...

A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition https://arxiv.org/abs/1812.09449 命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）是指從自由文本中識別出屬於預定義類別的文本 ...

多智能體博弈強化學習研究綜述筆記2 標准博弈 共同利益博弈： 常見的有團隊博弈、勢博弈和 Dec-POMDP 團隊博弈：對於構建分布式 AI (DAI)至關重要。 存在的問題：若博弈存在多個納什均衡，即使每個智能體之間的學習目標幵不沖突 ...

多智能體博弈強化學習研究綜述筆記 擴展式博弈 完全信息的擴展式博弈 納什在博弈論中主要的貢獻是證明了在有限玩家有限次標准型博弈下，一定存在混合策略的納什均衡。但是這個納什均衡是假設玩家在決策時，其他玩家的策略不會改變，但在擴展式博弈中先決策玩家無法知 道后決策玩家的策略，所以會導致 ...

多智能體博弈強化學習研究綜述筆記 1. 摘要要點 將博弈理論引入強化學習： 可以很好的解決智能體的相互關系 可以解釋收斂點對應策略的合理性 可以用均衡解來替代最優解以求得相對有效的策略。 強化學習算法解決不了不存在最優解的問題。 論文的內容 ...

前言：自然語言處理入門（何晗著）第8章 識別專門領域中的命名實體 一 自定義命名實體操作流程： 1.建立專門領域命名實體識別語料庫 a.收集該領域的文本，作為標注語料庫的原料，稱為生語料 b.標注生語料,形成熟語料 2.訓練領域模型 3.利用模型 ...

HanLP這五個，基於HMM角色標注的命名實體識別 （速度快） 另外有基於線性模型的命名實體識別（精度高）： ...