基于HMM 隐马尔可夫实现命名实体识别 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2025-09-25 16:10:25 发布
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分类专栏： 机器学习案例分享 文章标签： HMM 隐马尔可夫模型 命名实体识别 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129628946
该项目提供了一个完整的HMM隐马尔可夫模型实现，用于命名实体识别任务。通过链接可以查看详细的视频演示，并在优快云文库中找到相关的Python代码资源。
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【NLP】基于隐马尔可夫模型（HMM）的命名实体识别（NER）实现
让算法融入生活，改变生活！
04-09 4191
背景 上篇文章【NLP】再看隐马尔可夫模型（HMM）原理已经介绍了隐马尔可夫模型的基本理论和相关概念。命名实体识别（named entity recognition, NER）又是NLP领域一项非常基础的任务也是信息抽取，知识图谱等领域中非常基础的内容。下面我们来看看如何使用HMM进行NER任务。程序数据与源码已上传GitHub：https://github.com/Htring/HMM_NER. 实验数据 程序里使用的数据来源与项目：https://github.com/luopeixiang/named
自然语言处理之命名实体识别：Conditional Random Fields (CRF)与隐马尔可夫模型
zhubeibei168的博客
04-20 695
状态空间Ss1s2sNSs1​s2​...sN​，其中NNN是状态的总数。观测空间Vv1v2vMVv1​v2​...vM​，其中MMM是观测的总数。初始状态概率向量ππ1π2πNππ1​π2​...πN​，其中πi\pi_iπi​是模型开始时处于状态sis_isi​的概率。状态转移概率矩阵AaijN×NAaij​N×N​，其中aij。
13_命名实体识别：提取文本关键信息
最新发布
欢迎来到智能安全前线！这里是AI与信息安全交汇之地。我们以代码为武器，深入大模型攻防实战，破解系统漏洞。追踪OpenAI、Meta前沿动态，用红蓝对抗思维，锻造智能时代的坚盾与利矛。
09-25 1029
在海量文本数据中，识别并提取关键实体信息是自然语言处理（NLP）领域的核心任务之一。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）作为NLP的基础技术，能够自动识别文本中的人名、地名、组织机构名、时间、日期、金额等实体，并将其分类到预定义的类别中。这项技术在信息检索、知识图谱构建、内容推荐、金融风险评估等领域都有着广泛应用。
自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：HMM在序列标注中的应用
zhubeibei168的博客
04-22 1140
B-：实体的开始I-：实体的内部O：非实体HMM在命名实体识别中提供了一种基于概率的序列标注方法，通过学习状态转移和观测概率，可以对文本中的实体进行有效识别。然而，它也存在一定的局限性，如假设限制和数据需求，这在处理复杂文本时可能成为瓶颈。HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，系统被假设为一个马尔可夫过程，其状态是不可见的（即隐藏的），但每个状态都产生一个可见的输出。状态集合Ss1s2sNS。
维特比算法详解
JIN JI 2013.12.24
10-27 1389
原文：http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html HMM（隐马尔可夫模型）是用来描述隐含未知参数的统计模型，举一个经典的例子：一个东京的朋友每天根据天气{下雨，天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种，我每天只能在twitter上看到她发的推“啊，我前
用隐马尔可夫模型(HMM)做命名实体识别——NER系列（二）
omnispace的博客
05-08 8785
上一篇文章里《用规则做命名实体识别——NER系列（一）》，介绍了最简单的做命名实体识别的方法–规则。这一篇，我们循序渐进，继续介绍下一个模型——隐马尔可夫模型。 隐马尔可夫模型，看上去，和序列标注问题是天然适配的，所以自然而然的，早期很多做命名实体识别和词性标注的算法，都采用了这个模型。 这篇文章我将基于码农场的这篇文章《层叠HMM-Viterbi角色标注模型下的机构名识别》，来做解读。但原文...
人工智能自然语言处理应用-基于HMM与CRF的命名实体识别
01-12
本资源探讨了如何利用隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）这两种统计建模方法来实现中文命名实体识别。 首先，我们来看隐马尔可夫模型（HMM）。HMM是一种概率模型，常用于序列数据的建模，如语音识别和生物...
NER-CRF-HMM-master_HMM_HMM-CRF用于命名实体识别_语音识别_
10-02
总之，HMM和CRF在命名实体识别中的应用是NLP研究的重要组成部分，它们分别提供了一种从不同角度处理序列数据的方法。通过深入理解并灵活运用这些模型，我们可以构建更强大、更适应复杂语言现象的NER系统。
自然语言处理之命名实体识别：Hidden Markov Model (HMM)：基于HMM的多语言命名实体识别
zhubeibei168的博客
04-22 1177
HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有未知参数的马尔可夫过程。在HMM中，系统被假设为一个马尔可夫过程，其状态是不可见的（即隐藏的），但每个状态都产生一个可见的输出。状态集合Ss1s2sNSs1​s2​...sN​，其中NNN是状态的总数。观测集合Vv1v2vMVv1​v2​...vM​，其中MMM是观测的总数。状态转移概率矩阵AaijAaij​，其中a。
【基于HMM的命名实体识别】
qq_28886195的博客
11-02 608
本文为HMM原理
HMM命名实体识别
qq_34514046的博客
04-14 592
齐次马尔可夫链假设 观测独立性假设 Y是隐藏状态序列：比如标注序列 X是观测状态序列：比如字符序列 三个元素： 初始状态概率：第一个位置为每个标注标签的概率矩阵 状态转移矩阵：上一位置标签到下一位置标签的转移概率矩阵MXM 发射矩阵：从每一个标签到字典中每个字符的映射矩阵MXN（M为Y的标签个数，N为X的字典字符个数） 实际计算时，也是根据训练数据中频率==概率（最大似然计算） 维特比算法核心：在每一时刻,计算当前时刻落在每种隐状态的最大概率，并记录这个最大概率是从前一时刻哪个隐状态转..
逐行讲解HMM实现命名实体识别(NER)
芒果不茫的博客
11-02 4209
使用HMM做中文命名实体识别(NER)， 获取中文原始数据集，对其进行训练、验证、预测，代码有详细注释，若有遗漏或不详细可评论补充。
第4章 命名实体识别实战：HMM
发呆的比目鱼的博客
06-30 1067
实体识别实战：HMM 代码仓库：https://github.com/daiyizheng/NER-Set/tree/master/hmm 理论基础：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42486623/article/details/118122786 使用数据 MSRA ontonotes5 resume weibo 模型 class HMM(object): def __init__(self, hidden_status, logger): """
隐马尔可夫模型(HMM)实现命名实体识别(NER)
敷衍zgf的博客
10-13 3632
详细讲解使用隐马尔可夫模型实现命名实体识别案例
隐马尔可夫模型HMM实战命名实体识别NER
xhsun的博客
01-30 1588
HMM是关于时序的有向概率图模型。 HMM是对含有隐变量的马尔可夫链进行建模的生成模型。 马尔可夫链是指时间和状态都是离散的马尔可夫过程。 马尔可夫过程是指满足马尔可夫假设的随机过程。 马尔可夫假设是指状态的无后效性。 在做NER任务之前，我们先看一个例子，通过这个例子来学习viterbi算法 我们直接来看统计学习方法的例10.3 我们的目的就是当给定观测序列{红白红}的条件下，求出这个观测序列对应的最有可能的状态序列，也就是红白红分别来自哪一个盒子。 由于状态的取值空间是3(3个盒子)，序列的长度是3
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：隐马尔可夫模型在NER中的应用
zhubeibei168的博客
04-25 933
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在从文本中识别并分类特定类型的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。NER是信息抽取、问答系统、机器翻译等高级NLP应用的基础。准确率（Precision）：模型正确识别的实体占所有识别出实体的比例。召回率（Recall）：模型正确识别的实体占所有实际实体的比例。F1分数（F1-Score）：准确率和召回率的调和平均数，是NER评估中最常用的综合指标。
隐马尔可夫模型与命名实体识别
nic's blog
05-01 2145
搬运自：https://www.bilibili.com/video/BV1MJ411w7xR 我们今天要解决的问题是自然语言处理中的序列标注问题, 在目前, 比较主流的技术是语言模型(如LSTM, BERT)+CRF(条件随机场), 为什么这样组合模型呢? 我稍后会讲到. 但想要了解CRF(条件随机场), 我想首先让大家了解一下隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model), 是一...
隐马尔可夫模型在命名实体识别中的实战：从古典方法到现代创新
Loving_enjoy的博客
04-29 77
掌握HMM不仅是对历史的致敬，更是打开概率图模型大门的钥匙。P(马云|标签序列) = P(B-PER|O) * P(马|B-PER) * P(I-PER|B-PER) * P(云|I-PER){"text": "北京", "type": "LOC", "start":30, "end":32},{"text": "周杰伦", "type": "PER", "start":9, "end":12},{"text": "马云", "type": "PER", "start":0, "end":2},
案例教学：隐马尔可夫---序列标注案例（有源码和数据集）
weixin_56869533的博客
03-02 1300
在某段时间内，交通信号灯的颜色变化序列是：红色 - 黄色 - 绿色 - 红色。在某个星期天气的变化状态序列：晴朗 - 多云 - 雨天。像交通信号灯一样，某一个状态只由前一个状态决定，这就是一个一阶马尔可夫模型。而像天气这样，天气状态间的转移仅依赖于前 n 天天气的状态，即状态间的转移仅依赖于前n个状态的过程。这个过程就称为n阶马尔科夫模型。马尔可夫模型描述了一类重要的随机过程，随机过程又称随机函数，是随时间而随机变化的过程。
基于HMM模型的Python命名实体识别课程设计源码
资源摘要信息:"python实现基于HMM模型的命名实体识别模型" ### 知识点一：HMM模型基础 HMM（Hidden Markov Model，隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。HMM广泛应用于...
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