自然语言处理好的 实体分词 及BERT

最新推荐文章于 2025-07-13 19:24:29 发布
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本文介绍了一个关于信息技术的主题，详细探讨了相关的技术和应用案例，并提供了实用的代码示例和最佳实践。
自然语言处理NLP之BERT、BERT是什么、智能问答、阅读理解、分词、词性标注、数据增强、文本分类、BERT的知识表示本质
data+scenario+science+insight
06-02 567
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自然语言处理之命名实体识别：使用BERT进行预处理
zhubeibei168的博客
04-16 803
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，主要目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，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，能够帮助系统理解文本的深层含义。在使用BERT进行命名实体识别（NER）的预处理阶段，有几个核心步骤是确保模型能够有效学习和预测的关键。文本分词：BERT使用WordPiece分词器将输入文本分割成子词。
Python深度学习-NLP实战：命名实体识别(NER)之分词与序列标注、实体识别任务简介
希望你会喜欢
08-28 3924
命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是信息抽取和信息检索中的一项重要任务，其目的是识别出文本中表示命名实体的成分，并对其进行分类。[1]而命名实体主要指文档中的人名、地名、机构名、时间等名词实体。 [1] 刘浏,王东波.命名实体识别研究综述[J].情报学报,2018,37(03):329-340. 分词与序列标注 我们先从了解什么是分词和序列标注开始。 分词就是找到字符串中每个词语的开头与结尾。 序列标注就是输入一段字符串，输出字符串中每个字符对应的序列。 通过序列.
统计自然语言处理梳理一：分词、命名实体识别、词性标注
alihonglong的专栏
08-27 1万+
进行统计自然语言处理系统梳理，学习资料《统计自然语言处理.宗成庆》。 一、自动分词          词，词是最小的能够独立运用的语言单位。          自动分词问题由来。中文（还有日语、越南语、藏语等）的文本不像西方屈折语的文本，词与词之间没有空格之类的标注来显示指示词的边界，因此，自动分词成了文本处理的首要基础性工作。          汉语自动分词的基本问题。1，分词规范问题：
[自然语言处理] (6) 主题提取 + 文本实体标注
LeYOUNGER的博客
12-12 7099
NER
BERT 是如何分词的
热门推荐
Alan Lee
05-19 2万+
BERT 是如何进行分词的 BERT 表示 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是 Google 于 2018 年发布的一种语言表示模型。该模型一经发布便成为争相效仿的对象，相信大家也都多少听说过研究过了。本文主要聚焦于 BERT 的分词方法，后续再谈模型实现细节。 BERT 源码中 tokenization.py 就是预...
自然语言处理基础：语言模型BERT
天涯雨的博客
07-13 975
自然语言处理基础：语言模型BERT
自然语言处理-bert-base-chinese模型
06-01
bert-base-chinese 可用于各种中文自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别、关系抽取等。其主要目标是帮助开发者更准确地理解和处理中文文本，提高自然语言处理任务的性能。bert-base-chinese 模型...
人工智能-项目实践-数据预处理-基于bert的中文自然语言处理工具，包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能
03-02
基于bert的中文自然语言处理工具 包括情感分析、中文分词、词性标注、以及命名实体识别功能 提供了训练接口，通过指定输入输出以及谷歌提供的下载好的预训练模型即可进行自己的模型的训练，训练任务有task_name参数...
自然语言处理之命名实体识别：BERT：6.BERT命名实体识别任务的标注与数据集构建
zhubeibei168的博客
10-24 1729
命名实体识别是NLP中的重要任务，BERT作为一种强大的预训练模型，能够显著提升NER的性能。通过理解命名实体的类型、重要性和应用场景，以及掌握如何使用BERT进行NER，可以为开发更智能的NLP应用奠定坚实的基础。在实际操作中，构建高质量的标注数据集是关键，而使用如Hugging Face的Transformers库等工具可以简化模型的训练和应用过程。
自然语言处理之语法解析：BERT：命名实体识别与BERT
zhubeibei168的博客
10-24 904
BERT模型通过其双向的Transformer Encoder架构和创新的预训练任务，能够学习到高质量的文本表示，从而在各种自然语言处理任务中表现出色。预训练阶段的学习使得BERT能够理解词汇在上下文中的含义，而微调阶段则允许模型针对特定任务进行优化，如命名实体识别、情感分析等。通过上述代码示例，我们可以看到如何利用BERT进行命名实体识别，这为自然语言处理的研究和应用提供了强大的工具。
实体关系抽取--句子分词
TNNAA的博客
07-31 1099
实体关系抽取数据处理之句子分词 使用Python的'jieba'库进行中文分词,将数据处理为'[[sentence, [entity1,...], [sentence_seg]], ...]'的格式.然后收集所有分词后的句子,作为语料库使用Python的'word2vec'库训练词向量. 为防止实体被错误分词,将所有实体(实体字典的键集合)写入文件'dict.txt'作为用户字典.定义文件'stop_word.txt',在分词过程中对句子去除中文停用词. pool类 在使用Python进行系统管理时
HanLP分词命名实体提取详解
weixin_33918114的博客
01-11 1440
HanLP分词命名实体提取详解分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。对于文本来说，由于语言组织形式各异，表达方...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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