词库+BILSTM+CRF做命名实体识别，对简历做用户缩略图

最新推荐文章于 2025-08-09 03:13:42 发布
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分类专栏： 人工智能与深度学习算法研究
我是南七小僧，邮箱：xkk9866@yeah.net ，C9博士，前百度搜索AI平台产品负责人，欢迎交流思想碰撞。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_25439417/article/details/86137873
用户上传简历后，使用PDF解析进行处理。通过CRF快速规整简历格式，提取关键信息如姓名、实习经历、校园经历和教育背景。接着，利用BILSTM+CRF进行更细致的命名实体识别，特别是针对实习经历等字段。最后，将提取的信息绘制到模板图，并采用负载均衡技术确保流程效率。

  • 步骤：
  • 1.用户上传简历，做pdf解析
  • 2.通过CRF做简历格式的规整，【例如：将实体1与实体2中的内容 归结于实体1，从而格式化简历，提取出 姓名 识别 实习经历 校园经历 教育背景等等格式化的信息】，为什么只用CRF呢，因为这里需要快，用BILSTM+CRF对于大段文字，速度较慢
  • 3.通过BILSTM+CRF针对实习经历……等等字段，提取NER
  • 4.把提取出来的信息绘制在模板图上，用到Graphics
  • 5.采用负载均衡技术
搜索分词与查询建议的关联优化
AI天才研究院
04-22 685
在搜索引擎、电商平台、APP搜索框等场景中，搜索分词与查询建议是决定用户体验的关键模块。分词准确性直接影响搜索召回率，而查询建议能降低用户输入成本、引导潜在需求。本文聚焦两者的技术关联，通过剖析底层算法逻辑、数学模型及工程实现，提出端到端的优化策略，解决传统方案中两者独立设计导致的语义断层问题（如分词错误引发建议不相关、建议多样性不足导致用户流失）。技术背景与核心术语定义分词与查询建议的核心技术体系及关联模型算法原理与代码实现（含Python全栈示例）数学模型解析（概率图模型、向量空间模型）
搜索查询优化的5个数据建模技巧
AI天才研究院
05-11 1095
在信息爆炸时代，搜索系统已成为用户获取信息的核心入口。搜索查询优化的核心挑战在于如何将用户的自然语言查询转化为精准的语义表示，并与底层数据高效匹配。数据建模作为连接用户查询与系统响应的桥梁，直接决定搜索结果的相关性和用户满意度。本文聚焦5个关键数据建模技巧，涵盖用户意图解析、实体识别、时序动态、相关性计算和语义扩展，提供从基础原理到工程实现的全链路指导。核心概念：解析搜索查询优化的数据建模框架五大技巧：分模块讲解技术原理、数学模型与算法实现实战案例：基于电商搜索场景的完整开发流程工具资源。
命名实体识别(BiLSTM+CRF)
m0_53272995的博客
10-28 987
数据来源获取数据标注效果模型搭建代码部分 数据来源 百度百科：一战的主要战争人物介绍。 获取 import requests import re import pandas as pd from lxml import html from lxml import etree url = 'https://baike.baidu.com/item/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AC%A1%E4%B8%96%E7%95%8C%E5%A4%A7%E6%88%98/68516?fr=aladdi.
BILSTM+CRF实现命名实体识别NER
三人行必有我师的博客
09-03 9031
#第一步：数据处理 #pikle是一个将任意复杂的对象转成对象的文本或二进制表示的过程。 #同样，必须能够将对象经过序列化后的形式恢复到原有的对象。 #在 Python 中，这种序列化过程称为 pickle， #可以将对象 pickle 成字符串、磁盘上的文件或者任何类似于文件的对象， #也可以将这些字符串、文件或任何类似于文件的对象 unpickle 成原来的对象。 import sys, p...
实体识别（NER）中两大常用模型比较，BiLSTM+crf 和 Bert+crf
王不二的AI之路
06-16 1344
NER实体识别当中，最经典的模型就是BiLSTM+CRF的组合了，是Baidu Research在2015年发表的一篇论文《它使用双向长短期记忆网络LSTM加条件随机场CRF的方式解决文本标注的问题。该方法至今仍是命名实体识别的主流方法之一。其原理是将文本向量送入双向LSTM网络进行编码，然后再使用CRF进行解码，从而得到词语相应的标注。使用双向神经网络BiLSTM是为了特征提取的时候能够分别考虑到前向和后向的上下文语言环境，CRF的作用则是为了考虑标签输出的上下文环境。
【BERT系列】——命名实体识别
01-07
本文是BERT实战的第二篇，使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。 1. 准备 1.1 环境 python 3.7； pytorch 1.3； transformers 2.3 （安装教程）； 1.2 数据 数据链接（链接：https://pan.baidu.com/s/1spwmV3_07U0HA9mlde2wMg 提取码：reic）； 2. 实战 2.1 训练代码 lr = 5e-5 max_length = 256 batch_size = 8 epoches = 20 cuda = True # cuda = False max_grad_norm = 1 warmup_s
命名实体识别（biLSTM+crf）
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本文是翻译的github这个项目的博客https://guillaumegenthial.github.io/sequence-tagging-with-tensorflow.html。 为什么要用biLSTM?为了使特征提取自动化。当使用CRF++工具来进行命名实体识别时，需要自定义模板（或者使用默认的模板）。 任务和数据 任务是进行命名实体识别(named entity recognit...
BiLSTM+CRF实现命名实体识别
bullnfresh的专栏
07-08 1431
本文使用CLUE Fine-Grain NER中文数据集，数据分为10个标签类别，分别为: 地址（address），书名（book），公司（company），游戏（game），政府（goverment），电影（movie），姓名（name），组织机构（organization），职位（position），景点（scene）。命名实体识别（Named Entitie Recognition，NER）是信息抽取、信息检索、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中必不可少的组成部分。
AI原生应用领域实体识别实战经验分享
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实体识别(Named Entity Recognition)是自然语言处理中的一项基础任务，旨在从非结构化文本中识别出特定类型的命名实体，并将其分类到预定义的类别中。人名：如"马云"、“Elon Musk”地名：如"北京市"、“纽约”组织机构名：如"阿里巴巴"、“Google”时间表达式：如"2023年"、“下周一”数量表达式：如"100万元"、“三公斤”专有名词：如"COVID-19"、“iPhone 14”
搜索推荐系统中的分词技术应用
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本文旨在全面解析分词技术在搜索推荐系统中的关键作用和应用方法。我们将探讨分词技术如何影响搜索结果的准确性和推荐系统的个性化程度，并分析不同分词策略对系统性能的影响。本文首先介绍分词技术的基础概念，然后深入分析其在搜索推荐系统中的具体应用，包括算法原理、数学模型和实际实现。最后，我们将探讨分词技术的未来发展趋势和面临的挑战。分词(Word Segmentation)：将连续的自然语言文本切分成有意义的词语序列的过程。倒排索引(Inverted Index)：一种数据结构，存储从词语到包含该词语的文档的映射。
超级详细手把手讲解BiLSTM+CRF完成命名实体识别（一）
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由于篇幅较大，打算分三篇博客来写，下面是第一部分，即用训练好的模型对句子进行预测。 全部代码先放上，然后将过程大体讲解一下： data.py import sys, pickle, os, random import numpy as np #第一步：数据处理 #pikle是一个将任意复杂的对象转成对象的文本或二进制表示的过程。 #同样，必须能够将对象经过序列化后的形式恢复到原有的对象...
基于BiLSTM-CRF的命名实体识别
回锅肉炒肉的博客
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BiLSTM+CRF 实体识别
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11-09 162
https://www.cnblogs.com/Determined22/p/7238342.html 这篇博客 里面这个公式表示抽象的含义，表示的是最后的分数由他们影响，不是直观意义上的相加。 为什么在后面使用的时候只输入了特征转移矩阵，没有观测矩阵： 1. 因为在LSTM或者是Transformer输出的时候，输出的是[batch_size, sequence_length, num...
深度学习自然语言处理-命名实体识别：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
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08-05 4637
命名实体识别（Named Entity Recoginition, NER） 旨在将一串文本中的实体识别出来，并标注出它所指代的类型，比如人名、地名等等。具体地，根据MUC会议规定，命名实体识别任务包括三个子任务：我们来看这句话，百度于2021年3月23日正式回香港上市，这句话中"百度"是个机构名，"香港"是个地名，"2021年3月23日"是个日期，命名实体识别任务能够通过建模的方式来帮助我们自动地发现这些实体。命名实体识别是一项比较关键的NLP任务，具有广泛的应用场景，例如在对话意图理解（NLU）中，通过
【项目实战课】基于BiLSTM+CRF的命名实体识别实战
hacker_long的专栏
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欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于BiLSTM+CRF的命名实体识别实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。本次主题命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、专有名词等。NER是 NLP 中的重要的基...
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一文读懂BiLSTM+CRF实现命名实体识别
搜索中的命名实体识别
jp_666的博客
01-06 733
搜索中的命名实体识别 原文来自：微信公众号：CS的陋室（chashaoroom） 欢迎关注微信公众号：鸿煊的学习笔记（Techs_AI） 命名实体识别基线 BiLSTM+CRF 在了解基线的基础上，谈搜索中的业务可能就会比较容易了。 在文章前面给出参考文献：美团旅游搜索召回策略演进：https://tech.meituan.com/2017/06/16/travel-search-strategy.html 1、简述搜索中的NLP应用 日常所谓的搜索，大家最常见的就是类似百度之类的大搜，.
BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别
qq_36833848的博客
07-23 380
https://www.cnblogs.com/Determined22/p/7238342.html
逐行讲解BiLSTM+CRF实现命名实体识别(NER)
芒果不茫的博客
02-05 1万+
使用BiLSTM+CRF做中文命名实体识别(NER)，数据处理、建立词表、模型构建、训练过程书写等，代码有详细注释，若有遗漏或不详细可评论补充。
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