融入词汇信息的基于字的命名实体识别

最新推荐文章于 2022-04-11 11:05:00 发布
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#命名实体识别 #Lattice LSTM

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。
利用BERT进行命名实体识别(NER)
AI天才研究院
08-15 3630
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NER论文调研
Chile_Wang的博客
01-03 2128
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。...
中文命名实体识别NER：Lattice LSTM
woniu201411的博客
06-16 916
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 1861
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 1946
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...
论文阅读笔记-FGN: Fusion Glyph Network for Chinese Named Entity Recognition
m0_53292725的博客
03-21 2887
论文地址：paper:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2001/2001.05272.pdf github地址：github:https://github.com/AidenHuen/FGN-NER 主要创新点: 1.提出了一种CGS-CNN的新型CNN结构，以获取字形信息和相邻图形之间的交互信息 2.我们提供了一种具有滑动窗口和注意力机制的方法来融合每个字符的bert表示和字形表示 这种方法可以捕获上下文和字形之间现在的交互知识，在四个误码率数据集上进行的实
LEBERT：基于词汇增强的中文NER模型
Kaiyuan_sjtu的博客
04-11 6665
01任务概述命名实体识别（简称NER）是NLP中的经典任务，即给定一个输入文本，让模型识别出文本中的实体信息。在中文NER任务中，可以分为Character-based (字符粒度) 和 Word-based (词语粒度) 两种方法。Word-based (词语粒度)：基于词语粒度的中文NER任务，首先会对输入文本进行分词，将每个词语视为一个token，模型对每个词语...
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...
融合语义及边界信息的中文电子病历命名实体识别.docx
12-15
在中文电子病历命名实体识别领域，研究人员提出了多种有效的算法模型，包括基于字的BiLSTM-CRF和CNN-CRF算法模型，利用汉字和医学词典等特征来提升识别性能。但是，这些模型存在一些缺陷，如循环神经网络无法并行...
bilstm+crf中文分词_最新中文NER模型介绍（二）
weixin_39850697的博客
11-24 617
深度学习时代中文NER出现了LSTM、LSTM+CRF、BERT、BERT+CRF等方法，前期主要单纯基于字信息或词信息（词信息需要更多的训练文本）。基于字的方法很少考虑词，但词又包含了大量的信息，如何有效利用词信息是近两年中文NER的主要工作。近期融合词信息工作主要可以分为结构融合和数据融合两类。结构融合通过调整模型结构融合词信息，数据融合主要通过多任务学习实现。结构融合>> Chi...
标注数据少的方法 —— 词汇增强
ywm_up
11-12 739
参考链接： 【关于 中文领域 NER】 那些的你不知道的事 打开你的脑洞：NER如何进行数据增强 ？ 标注样本少怎么办？「文本增强+半监督学习」总结（从PseudoLabel到UDA/FixMatch） 1. 中文NER的难点（和英文的区别） 和英文NER每个单词都使用空格分隔不同，中文 NER 是基于字的表示方法，所以一般会涉及到中文分词和中文NER技术，导致 中文 NER 技术容易受到中文分词的误差的影响。 那么常用的方法有哪些呢？ 词汇增强：在早期的中文NER技术中，基于字符的 NER 方法往往具有
【学习笔记】中文NER词汇增强方法总结 (从Lattice LSTM到FLAT)
mumu_77zhl的博客
10-26 1652
1.对于中文NER，什么是「词汇增强」？ 虽然基于字符的NER系统通常好于基于词汇（经过分词）的方法，但基于字符的NER没有利用词汇信息，而词汇边界对于实体边界通常起着至关重要的作用。 如何在基于字符的NER系统中引入词汇信息，是近年来NER的一个研究重点。本文将这种引入词汇的方法称之为「词汇增强」，以表达引入词汇信息可以增强NER性能。 从另一个角度看，由于NER标注数据资源的稀缺，BERT等预训练语言模型在一些NER任务上表现不佳。特别是在一些中文NER任务上，词汇增强的方法会好于或逼近BERT的性能。
论文阅读总结——Chinese NER Using Lattice LSTM
qq_32728345的博客
07-28 9023
论文阅读总结——Chinese NER Using Lattice LSTM 这是本人的第一篇博客，经验尚浅，还望多多指教 博主最近在做中文命名实体识别（以下简称 NER），期间阅读了相关文献，在此对一些文章进行介绍和总结，加深印象，加深理解。 本文讲述今年发表在 ACL 的文章《Chinese NER Using Lattice LSTM》，作者是来自新加坡科技设计大学的 Yue Zh...
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 3394
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.
【ACL2021】基于边界检测增强的中文命名实体识别
zenRRan的博客
09-01 4692
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作者：石霭青引言命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一个基础任务...
实体命名识别（NER）任务中加词典
凌墨的博客
06-09 7799
导读 本文主要介绍一下，为什么需要加入词典到这个任务中，并介绍用LSTM模型来做NER任务，以及怎么模型加入词典到模型中。 一、NER任务简介 NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）又称作专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等...
通过外挂"插件"向预训练语言模型中融入知识
zenRRan的博客
06-19 858
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...
结合词性标注的NER（命名实体识别）方案设计
phynikesi的博客
11-11 1902
NER（Named Entity Recognition）即命名实体识别，是指识别文本中具有特定意义的实体，如人物、地点、组织、时间和数字等，属于信息抽取的一部分。 目前，NER主要在多轮对话项目中应用，用于自动获取词槽所需的实体信息。如：“我想订一张下周一从北京回上海的机票”。在这个例子中按顺序抽取， 依次可得<[数字：一]，[时间：下周一]，[地点：北京]，[地点：上海]，[订单：机票]>，这些信息并非直接可用，还需进行一定的转换，变为规范数据才能使用。 数字通常要转为阿拉伯数字[0-
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