BIO  三位标注  (B-begin，I-inside，O-outside)

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本文详细介绍了命名实体识别中的三种常见标注方法：BIO（开始-内部-外部）、BIOES（增加结束标记和单个实体）和BMES（边界-中间-外部-单个）。通过实例解析了它们在标记实体过程中的区别和应用。

命名实体识别的三中标注方法BIO，BIOES，BMES

Chen__Wu 2019-07-18 14:11:35  6445  已收藏 8
分类专栏： 机器学习 深度学习 NLP 文章标签： 命名实体识别 标注方法
版权
一、BMES  四位序列标注法

B表示一个词的词首位值，M表示一个词的中间位置，E表示一个词的末尾位置，S表示一个单独的字词。

我/S 是/S 广/B 东/M 人/E    （符号标注，‘东’是‘广’和‘人’的中间部分，凑成‘广东人’这个实体）

我/ 是/ 广东人/        （标注上分出来的实体块）

 

二、BIO  三位标注  (B-begin，I-inside，O-outside)

B-X 代表实体X的开头， I-X代表实体的结尾  O代表不属于任何类型的

三、BIOES   (B-begin，I-inside，O-outside，E-end，S-single)

B 表示开始，I表示内部， O表示非实体 ，E实体尾部，S表示改词本身就是一个实体。
https://blog.youkuaiyun.com/qq_44079295/article/details/96429667

[nlp] 序列标注 BIO BIOES
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《自然语言处理实战入门》第三章 ：中文分词原理及相关组件简介 ---- 序列标注（词性标注）
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文章大纲序列标注词性标注lac参考文献 序列标注 词性标注 词性和专名类别标签集合如下表，其中我们将最常用的4个专名类别标记为大写的形式： 标签 含义 标签 含义 标签 含义 标签 含义 n 普通名词 f 方位名词 s 处所名词 nw 作品名 nz 其他专名 v 普通动词 vd 动副词 vn 名动词 a 形容词 ad 副形词 an 名形词 d 副词 m 数量词 q 量词 r 代词 p 介词 c 连词 u 助词 xc 其他虚词 w 标点符号 PER 人名 LOC 地名
数据标注格式总结
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格式优点缺点适用任务BIO简单易实现，兼容性强边界划分不够精细基础 NERBIOES精确划分实体边界实现复杂，计算成本高嵌套实体识别JSON灵活存储多维度数据需要严格格式设计复杂标注任务多标签支持多维度分类标签冲突需额外处理情感+主题联合标注通过合理选择标注格式，可以提升数据标注的准确性与模型训练效率。
医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践
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BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式，它通过“Begin”（实体的起始位置）、“Inside”（实体的内部位置）和“Outside”（非实体部分）来标记文本中的实体。标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。医学文本的标注面临诸多挑战，例如医学术语的专业性、标注人员的背景差异以及标注标准的统一性等。开发更适合医学领域的预训练模型，例如医学专用的BERT模型（如BioBERT、PubMedBERT），进一步提升模型的性能。
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通过本篇文章你可以掌握简单的实体标注操作。
一篇通关之自然语言处理序列破解：使用PyTorch LSTM实现文本中命名实体的高精度识别（知识学习）（Sigmoid、tanh、命名实体识别、BIO标注、逐点乘法）
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自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门研究计算机如何理解、处理、生成人类语言的学科。近年来，NLP领域急速发展，如何高效地从海量文本中抽取出有用的信息成为了一个迫切的问题，在这个问题中命名实体识别任务引起了广泛关注。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是指在大规模文本数据中识别出命名实体的过程。
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BIO标注: O O O O B-Protein I-Protein O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O...
命名实体数据集实体标注方法
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