干货 | 深度学习在NLP的命名实体识别中(NER)的应用

最新推荐文章于 2024-10-27 17:38:51 发布

中兴开发者社区

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/O4dC8OjO7ZL6/article/details/79987828

本文介绍了命名实体识别（NER）在自然语言处理中的重要性，以及传统方法的局限性。重点讨论了LSTM结合条件随机场（CRF）的模型，解释了为何LSTM+CRF能有效处理序列标注任务，特别是如何利用CRF的马尔可夫性质来改善序列输出的合理性。同时，提到了CRF的基础理论和在深度学习中的应用。

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什么是命名实体识别（NER）?

命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的基本任务之一。NLP的一般流程如下：
　　　　　　　　　　

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句法分析是NLP任务的核心，NER是句法分析的基础。
NER任务用于识别文本中的人名（PER）、地名（LOC）等具有特定意义的实体。非实体用O来表示。我们以人名来举例：

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NLP学习路线图（三十四）： 命名实体识别（NER）

2501_91516851的博客

06-08

1389

在信息爆炸的数字时代，我们每天被海量文本淹没——新闻推送、社交媒体、研究报告、客户反馈... 人类能迅速捕捉关键信息：“马斯克宣布特斯拉将在上海建厂”，瞬间定位人名、公司名、地点。但机器如何像人类一样，从文本洪流中精准识别并分类这些关键实体？这正是命名实体识别（NER）的核心使命。作为自然语言处理（NLP）的基石任务，NER是解锁文本深层价值的第一把钥匙

Python系列：NLP系列二：命名实体识别（NER）、用深度学习实现命名实体识别（NER）

weixin_54626591的博客

01-17

4077

命名实体识别（NER）、用深度学习实现命名实体识别（NER）

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自然语言处理 命名实体识别

05-30

该代码是基于深度学习的命名实体识别的实现。命名实体识别是自然语言处理中尤为重要的一部分。

NLP之NER

m0_37565948的博客

07-06

3983

最近在研究nlp中的命名实体识别，针对读过的一些文章在此做个总结。对于NER的方法，主要分为两大类：基于规则的方法和基于统计的方法。（1）基于规则的方法更接近人的思维，例如，针对人名常见的规则：<姓氏>+<名字>、针对地名常见的规则：<地方部分>+<地方指示词>、针对组织名常见的规则：{[人名][地名][组...

NLP-NER识别

最新发布

qq_32346223的博客

10-27

876

全方位理解条件随机场（CRF）：原理、应用举例、CRF++实现 (zhihu.com)利用crf++进行实体识别 - 知乎 (zhihu.com)

NLP——命名实体识别（NER）

zhuibushixi的博客

05-20

2809

1、NER（Named Entity Recognition, NER） NER 是 NLP 的基础任务，指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人名、地名和组织结构名这三类命名实体。当然，在特定领域中，会相应地定义领域内地各种实体类型。 2、常见地公开的数据集 CoNLL 2003（https://www.clips.uantwerpen.be/conll2003/ner/） CoNLL2003 中，实体被标注为四种类型： ①LOC（Location，地名） ②O

用深度学习解决NLP中的命名实体识别(NER)问题(深度学习入门项目)

呼延十

12-01

3022

前言离线训练样本数据训练数据编码模型搭建加载数据评估模型在线预测 tensorflow serving 介绍模型保存格式加载模型客户端请求运行环境相关链接本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER 本文主要理论依据论文：Bidirectional LSTM-CR...

自然语言处理(NLP)之用深度学习实现命名实体识别(NER)

IT之一小佬的博客

05-06

3367

自然语言处理(NLP)之用深度学习实现命名实体识别(NER) 几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库，本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt，一共42000行，这里只展示前15行，可以在文章最后的Github地址下载该语料库)： played on Monday ( home team in CAPS ) : VBD IN NNP ( NN NN IN NNP ) : O O O O O O O O O O American League NNP NNP B-MISC I-MISC

NLP入门（五）用深度学习实现命名实体识别（NER）

aix26249的博客

11-16

1473

前言在文章：NLP入门（四）命名实体识别（NER）中，笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具——NLTK和Stanford NLP。在本文中，我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER，只要你坚持看完，就一定会很有收获的。 OK，话不多说，让我们进入正题。几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库，本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt，一共4...

NLP干货: (4) NER模型的调用和效果评估

JimanBoss的博客

03-16

789

若NER模型的效果不够好，则可以尝试从几个方面提升：1.增加迭代次数 2.调整学习率和drop参数 3.增加训练数据量。因此本篇将讲述如何调用模型，并评估模型的效果。

NER | 命名实体识别在QQ音乐上的应用

zenRRan的博客

03-05

660

每天给你送来NLP技术干货！分享嘉宾：Kevin 腾讯音乐算法工程师编辑整理：韦国迎天虹出品平台：DataFunTalk导读：命名实体识别（Named Entity Recogniti...

一文详解深度学习在命名实体识别(NER)中的应用

古月哲亭

06-05

4653

近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度学习也获得了不错的效果。最近，笔者阅读了一系列基于深度学习的NER研究的相关论文，并将其应用到达观的NER基础模块中，在此进行一下总结，与大家一起分享学习。一、NER ...

5分钟NLP：快速实现NER的3个预训练库总结

deephub

02-21

2675

在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。 NER模型可以用来理解一个文本句子/短语的意思。它可以识别文本中可能代表who、what和whom的单词，以及文本数据所指的其他主要实体。在本文中，我们将介绍对文本数据执行 NER 的 3 种技术。这些技术将涉及预训练和定制训练的命名实体识别模型。基于 NLTK 的预训练 NER 基于 Spacy 的预训练 NER 基于 BERT 的自定义 NER 基于NL

机器学习算法之命名实体识别（NER）详解

DeepViewInsight的博客

09-20

3631

在NLP中，命名实体是文本中具有特定名称或意义的实体。人名（例如：“乔布斯”）地名（例如：“巴黎”）组织机构名（例如：“联合国”）日期和时间（例如：“2023年9月17日”）货币（例如：“美元”）百分比（例如：“50%”）NER的任务是在文本中识别和分类这些命名实体。

命名实体识别学习

Sabrina_01的博客

07-26

714

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文本中的命名实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词、日期等，并将其归纳搭配相应的实体类别中。NER一直是NLP领域中的研究热点，实体识别是语义理解的基础。例如：“当地时间 14 日下午,叙利亚一架军用直升机在阿勒坡西部乡村被一枚恶意飞弹击中。”其中的实体有：日期实体“14日下午”、组织机构实体“叙利亚”、地名实体“阿勒坡西部乡村”、装备实体“军用直升机”“飞弹”。

Chinese NER Using Lattice LSTM.Yue Zhang and Jie Yang.ACL2018

qq_27552845的博客

04-24

912

一.标题 Chinese NER Using Lattice LSTM.Yue Zhang and Jie Yang.ACL2018 二.文章摘要 We investigate a lattice-structured LSTM model for Chinese NER, which encodes a sequence of input characters as well as all p...

spaCy V3.0 基于规则匹配(3)----基于规则的命名实体识别NER

u014607067的博客

03-05

2665

EntityRuler是一个spaCy管道组件，可以通过基于patterns字典添加命名实体，能够方便基于规则和统计方式的命名实体识别方法相结合，从而实现功能更强大的spaCy管道。

NLP入门（四）命名实体识别（NER）

weixin_34331102的博客

11-14

1634

本文将会简单介绍自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）。 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和...

Chinese NER Using Lattice LSTM 论文解读

weixin_42425256的博客

04-16

1540

Abstract 我们研究了一种篱笆（Lattice）结构的LSTM模型为中文NER任务。