AutoNER

最新推荐文章于 2025-12-04 15:03:47 发布
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#人工智能

该研究提出了一种使用领域特定字典来提升命名实体识别（NER）的模型，重点在于两个损失函数：实体类型检测和Tie或Break决策。这种方法旨在提高在特定领域内的NER性能。
背景

Jingbo Shang, Liyuan Liu, Xiaotao Gu, Xiang Ren, Teng Ren, Jiawei Han: Learning Named Entity Tagger using Domain-Specific Dictionary. EMNLP 2018: 2054-2064

模型

两个损失：一个是实体类型检测，一个是Tie或Break。所以对应两种不同的损失函数。

结论
Starry memory
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大模型内容分享(八)：知识抽取简述
之乎者也·的博客
01-08 2924
计算方法：tfidf(t, d, D) = tf(t, d) * idf(t, D)，其中tf(t, d) = log(1 + freq(t, d)), freq(t,d) 表示候选词 t 在当前文档 d 中出现的次数，idf(t,D) = log(N/count(d∈D:t∈D)) 表示候选词 t 出现在多少个文档中，用来表示一个词语的稀有度，假如一个词语只在一篇文档中出现，说明这个词语比较稀有，信息量更丰富。每个节点都是一个单词，边表示单词之间的关系，通过定义单词在预定大小的移动窗口内的共现来构造边。
NER:命名实体识别自动注释算法
04-10
命名实体识别 任务定义 在命名实体识别中，人们试图在文本中找到与专有名称（不包括TIME和MONEY）相对应的字符串，并对这些字符串表示的实体类型进行分类。 这个问题之所以难以解决，部分原因是句子分割的模棱两可。 需要提取哪些词属于命名实体，哪些不属于命名实体。 当某个词可以用作人，组织或位置的名称时，会出现另一个困难。 例如，代尼兹（Deniz）可以用作人名，或者-在一个化合物中-它可以指代地点Marmara Denizi'Marmara Sea'或组织DenizTaşımacılık'Deniz Transportation'。 NER的标准方法是逐词分类，其中训练分类器以使用指示特定种类的命名实体存在的标签来标记文本中的单词。 在将类别标签（命名实体标签）提供给我们的训练数据之后，下一步是选择一组功能，以区分每个输入单词的不同命名实体。 [ORG谢蒂尔克哈瓦Yolları] BU
推荐开源项目：AutoNER - 打破传统命名实体识别的界限
gitblog_00272的博客
08-15 874
推荐开源项目：AutoNER - 打破传统命名实体识别的界限 在自然语言处理领域，命名实体识别（NER）是一项核心任务，旨在自动标注文本中的特定实体，如人名、地名和组织机构等。长久以来，这项任务高度依赖于人工标注的数据集，耗时且成本高昂。然而，今天我们要介绍一个打破这一传统的开源工具——AutoNER，它能够无须逐行人工注释即可训练出高性能的命名实体识别模型。 项目介绍 AutoNER，全称Au...
自动命名实体识别（AutoNER）：智能文本处理的新里程碑
gitblog_00061的博客
04-18 504
自动命名实体识别（AutoNER）：智能文本处理的新里程碑 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AutoNER 在自然语言处理领域中，命名实体识别（NER）是一项至关重要的任务，它涉及到从文本中抽取如人名、地名、组织名等特定信息。现在，让我们一起探索一个名为“AutoNER”的开源项目，它旨在简化和优化这一过程。 项目简介 AutoNER是由开发者@sha...
AutoNER 开源项目教程
gitblog_00417的博客
08-15 849
AutoNER 开源项目教程 项目介绍 AutoNER（Automatic Named Entity Recognition）是一个用于自动命名实体识别的开源项目。该项目旨在通过机器学习技术，自动从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。AutoNER 提供了一套完整的工具和框架，使得用户可以轻松地训练自己的命名实体识别模型，并将其应用于各种自然语言处理任务中。 项目快速启动 环境...
【论文解读】如何在只有词典的情况下提升NER落地效果
zenRRan的博客
01-05 729
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！来自：NLP从入门到放弃今天介绍一个论文autoner[1]，主要是为了探索如何在只有词典的情况下，提升NER实际落地效果；首先，如果手中含有词...
精选资源
AutoIE:这是NLPCC2020任务AutoIE的存储库
03-14
extended_autoner 太平洋科技 82.88 5 一只小绵羊 北京语言大学 82.78 6 斯坦姆 中国科学院信息工程研究所 82.50 7 布托托 北京工业大学信息学部 80.91 8 圆圈 北京林业大学 80.80 9 yunke_ws 加拿大皇后...
基于任务感知语言模型的序列标记工具增强方法
值得一提的是 **AutoNER** 模块，它实现了远程监督下的自动标注与模型训练功能。用户只需提供少量逐行注释样本，系统即可利用弱监督或半监督学习方法扩展标注数据集，并训练出具备竞争力的NER模型。这一特性大大降低...
如何在LightRAG中实现自定义实体识别？
07-09
LightNER 具备高效的推理能力和良好的模型兼容性，支持多种训练框架（如 LD-Net、VanillaNER 和 AutoNER）的预训练模型导入[^4]。通过调用这些工具，可以快速实现跨领域的实体识别功能。 ```python # 示例：使用 ...
【每周NLP论文推荐】 NLP中命名实体识别从机器学习到深度学习的代表性研究
hacker_long的专栏
08-07 1299
NER是自然语言处理中相对比较基础的任务，但却是非常重要的任务。在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输入的理解；...
xmlstreamexception 参数实体未进行声明_命名实体识别研究进展概述
weixin_39517902的博客
12-06 293
Future丨Intelligence丨Nutrition丨Energy让阅读成为习惯，让灵魂拥有温度点击关注PKUFineLab一起进步命名实体识别研究进展概述命名实体识别任务旨在从自然语言文本中识别具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中，命名实体识别通常是自然语言理解的第一步，它的结果被用于许...
不知道读什么好？这 16 篇最新论文，帮你轻松积攒知识点
Paper weekly
11-16 689
在碎片化阅读充斥眼球的时代，越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。在这个栏目里，你会快速 get 每篇精选论文的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。点击本文底部...
万字综述！命名实体识别（NER）的过去和现在
Paper weekly
10-29 4918
©作者 | 周志洋单位 | 腾讯算法工程师研究方向 | 对话机器人命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 835
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 895
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1758
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 601
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 106
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
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sxwuyanzu的博客
12-04 348
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
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