干货 | 深度学习在NLP的命名实体识别中(NER)的应用

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:

 
 
  1.  B-

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