融入词汇信息的基于字的命名实体识别

最新推荐文章于 2021-06-19 23:43:39 发布
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分类专栏： 命名实体识别 文章标签： 命名实体识别 Lattice LSTM
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XB_please/article/details/106790846
本文探讨了中文命名实体识别（Chinese NER）领域的两项前沿研究。论文一介绍了一种使用Lattice LSTM的方法，该方法结合了字符和词汇级别的信息来提高识别准确性。论文二提出了一种基于字词级LSTM的编码策略，旨在解决中文命名实体识别中的复杂性和挑战。两篇论文都为中文NER提供了新的视角和技术方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

利用BERT进行命名实体识别(NER)
AI天才研究院
08-15 3433
命名实体识别 (Named Entity Recognition, NER) 是自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 中的一项基础任务，旨在识别文本中代表命名实体的词语或词语序列，并将其分类到预定义的类别，例如人名、地名、机构名、时间、日期等。NER 是许多 NLP 应用的重要组成部分，例如信息提取、问答系统、机器翻译和文本摘要等。传统的 NER 方法通常依赖于手工设计的特征和领域特定的规则，这些方法需要大量的专家知识，并且难以推广到新的领域或语言。
命名实体识别模型FLAT介绍
weixin_40566713的博客
04-11 1233
在「Inc.」前的单词更可能的实体类型是「ORG」，在「in」后的单词更可能为时间或地点。ACL2020中的 Simplify the Usage of Lexicon in Chinese NER[1] 就属于这一范式，仅仅在embedding层融合词汇信息，对于词汇信息的引入更加简单有效，采取静态加权的方法可以提前离线计算。设计相应结构以融入词汇信息 Lattice LSTM 开篇之作，设计兼容的LSTM将词汇信息引入中文NER任务 推断效率低，无法捕捉长距离依赖，存在一定的信息损失问题。
中文命名实体识别NER：Lattice LSTM
woniu201411的博客
06-16 878
参考文献： <> https://www.paperweekly.site/papers/notes/623
融入字典的医学命名实体识别模型
zycxnanwang的博客
10-29 1733
Incorporating dictionaries into deep neural networks for the Chinese clinical named entity recognition 总述 作者提出了融入字典信息的深度学习模型，用于解决中文医学命名实体识别问题。 融合了字典的深度模型主要的优点是，可以克服传统深度模型难以识别出现频率少，或者从未出现的实体。 具体得，作者基于B...
融入词汇信息的基于字的命名实体识别方法
zycxnanwang的博客
11-05 1883
融入词汇信息的基于字的命名实体识别方法 基于词的中文命名实体识别方法，前期存在不可避免的分词错误，会导致后期命名实体识别过程中 实体边界识别错误，进而导致方法的性能指标下降。 而基于字的命名实体识别方法，虽然不存在分词错误，但是没有考虑词的信息。 经验上，相当一部分实体边界是词的边界，说明词可以提供丰富的边界信息。 对于句子南京市长江大桥若无词信息，可以会提取出南京市长、江大桥这种错误信息。 基于...
命名实体识别NER论文调研
Chile_Wang的博客
01-03 2083
因为NER任务与笔者之前做的CCF互联网金融新实体识别竞赛相关,所以这两个月也调研了一些NER的算法，这两年的NER算法思想主要集中在将词典信息融入训练过程，达到减少中文语义歧义的效果。...
命名实体识别方法-基本模型，词汇增强，嵌套实体，少样本学习
qq_36618444的博客
12-08 3064
写在最前面。最近对NER做了一个调研，看了一些论文，将论文中提到的NER方法汇总到博客里，此博客还会继续更新。相关论文和数据集整理可见Github。 按照我的个人理解，NER任务可以分为Encoder和Decoder两部分。前者获取输入句子的向量化表示，后者得到对每个字符的分类结果。对于大部分的NER论文，Decoder都会用到CRF，主要的创新在不同的子任务（比如中文NER的词汇增强，少标注样本以及低资源学习、重叠实体识别等）的Encoder部分。 目录基本模型1. Bidirectional LSTM-
基于词汇信息融合的中文命名实体识别模型研究
本次分享的资源是关于在自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）任务，具体实现了一个基于词汇信息融合的中文命名实体识别模型，并通过Python编程语言进行开发。该项目的核心在于通过将词汇信息融合到BERT...
基于深度学习的渔业领域命名实体识别.pdf
08-31
总的来说，基于深度学习的渔业领域命名实体识别方法通过结合字向量、LSTM和CRF，成功地解决了分词不准确的问题，并能有效处理长实体的识别，为渔业领域的信息提取、问答系统和舆情分析提供了有力支持。未来的研究...
ChineseNER——BILSTM-CRF 命名实体识别 （一）
兰兰的博客
03-27 2638
部分内容转载自：https://www.jianshu.com/p/495c23aa5560 作者：炼己者 博客：https://www.cnblogs.com/lookfor404/ 序言： 感谢大佬！！！这位讲解的非常清楚，作为入门非常好。我针对这篇文章所引用的代码做了一些修改和使用。 本系列为学习记录。 先放上炼己者大佬的文章链接：https://www.jianshu.com/...
融入了外部Linguistically信息的情感分析模型
guoyuhaoaaa的博客
02-20 1458
最近看了几篇nlp相关的顶会论文，又发现了一条提高文本分类精度的新思路，即增加外部的信息，就是这么简单的一句话，就蕴含了很丰富的道理，下面我来娓娓道来。常规的处理自然语言的方法（无论是统计语言模型方法还是神经网络语言方法）所分析的对象都是一句话或者一篇文档，也就是说我们得到的关于某句话的所有信息只能全部来自于这句话的文本内容（传统的论文创新无非就是在处理这些文本的方式上进行改变，包括各种CNN和LS
python Name Entity Recognition(NER) extract company name 命名实体识别 提取公司名
Cocktail_py的博客
05-06 3003
命名实体识别（NER）可能是信息提取的第一步，该过程旨在将文本中的命名实体定位和分类为预定义类别，例如人员名称，组织，位置，时间表达，数量，货币价值，百分比，等等。NER在自然语言处理（NLP）的许多领域中使用，它可以帮助回答许多现实世界中的问题，例如： 新闻中提到了哪些公司？ 在投诉或评论中是否提到了特定产品？ 该推文中是否包含一个人的名字？该推文中是否包含此人的位置？ 1.安装相应依赖 pip3 install stanza # ModuleNotFoundError: No module na.
标记问题：词性标注（POS）和命名实体识别（NER）
chuange6363的博客
09-10 1774
该系列将描述一些自然语言处理方面的技术，完整目录请点击这里。 在 NLP 问题中，有两个问题是比较重要的标记问题：词性标注和命名实体识别。 比如上图我们介绍了一个简单的词性标注问题。模型输入的是一个句子，输出是一个标记序列，模型会为每个词都产生一个标记。我...
通过外挂"插件"向预训练语言模型中融入知识
zenRRan的博客
06-19 786
点击下面卡片，关注我呀，每天给你送来AI技术干货！来自：复旦DISC引言本文介绍了复旦大学数据智能与社会计算实验室 (Fudan DISC)在ACL 2021上录用的一篇Findings长...
三菱FX3U PLC两轴运动控制系统：XZ轴点动、回零与定位编程指南 - PLC 文档
07-25
三菱FX3U PLC在两轴运动控制系统中的应用，特别是针对XZ轴的点动、回零、相对与绝对定位的编程方法。文章首先概述了场景搭建和PLC的基本特性，接着逐步讲解了轴点动、回零、相对定位和绝对定位的具体实现方式。最后，通过编程实例展示了XZ两轴协同工作的控制逻辑，帮助读者全面掌握此类系统的编程技巧。 适合人群：从事工业自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对三菱PLC有一定了解的从业者。 使用场景及目标：适用于需要编写或优化两轴运动控制程序的工程项目，旨在提高设备的精度和可靠性，确保设备能够稳定运行。 其他说明：文中提供了部分伪代码示例，便于读者理解和实践。同时强调了主控程序和协同程序之间的协作关系，确保两轴的同步性和协调性。
基于STM32的智能空气加湿器源码高分项目
07-25
基于STM32的智能空气加湿器源码，代码完整可运行，适合计算机相关专业学生作为毕业设计、课程设计或期末大作业使用，包含完整资料，下载即可使用。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
社交物联网(SIoT)的最新进展与应用
07-25
本书探讨了社交物联网(SIoT)的最新进展，涵盖了其技术、架构和应用。SIoT通过引入社会网络理论，增强了物联网(IoT)的功能，实现了智能硬件和人类之间的新型连接模式。书中详细介绍了SIoT的基本原理、信任关系、安全和隐私挑战，并展示了如何利用SIoT改善用户体验和服务质量。此外，本书还研究了SIoT在智能城市、智能家居等领域的具体应用场景，强调了其促进现实世界与虚拟网络空间融合的重要性。对于希望深入了解SIoT及其潜力的研究人员和技术爱好者来说，这是一本不可或缺的参考资料。
【KUKA机器人资料】：Robocoaster_Engl.pdf
最新发布
07-25
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