命名实体识别NER

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原创 最新推荐文章于 2026-09-19 10:48:52 发布 683 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
命名实体识别NER实战 1，什么是命名实体识别     命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）就是从一句话中找出相关的实体，并标识出其位置，实体的定义很广，可以是人名、机构、地点，根据业务需求也可以是性别、产品型号之类的。 例如： 刘媛媛同学被清华大学录取。 这里刘媛媛是一个人，清华大学是一个机构。 NER是NLP中一项基础性关键任务,对于其他... 阅读详情

基于BiLSTM+CRF医学病例命名实体识别项目:
中科院软件所刘焕勇老师的中文医学病历NER，项目代码

刘焕勇老师的自然语言处理项目很丰富

用深度学习做NER：

  1. 什么是NER
  2. 文本标注工具brat
  3. 文本数据标注过程
  4. 模型训练
  5. 模型使用

标注过程：

(brat最新的release版本只支持python2)
原始文本文件
–》 经过分句处理得到 mayun.txt
Alt
–》 经过brat标注得到 mayun.ann
Alt
–》转化为BIO格式，方便训练
Alt

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命名实体识别(NER) 学习笔记，详情请点击此处。 0、前言 NER又称作专名识别，是自然语言处理中的一项基础任务，应用范围非常广泛。命名实体一般指的是文本中具有特定意义或者指代性强的实体，通常包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的输入文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称... 阅读详情

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