NER-序列标注

最新推荐文章于 2025-11-19 08:56:54 发布
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#命名实体识别 #序列标注 #NER

本文深入讲解了命名实体识别中的序列标注技术，包括BIO、BIOS和BIOSE等常见标注方式，帮助读者理解如何对实体片段进行准确标注。

命名实体识别-序列标注

标签类型

进行命名实体识别时，通常对每个字进行标注。中文为单个字，英文为单词，空格分割。
标签类型一般如下：

类型说明
BBegin，代表实体片段的开始
IInternediate，代表实体片段的中间
EEnd，代表实体片段的结束
SSingle，代表实体片段为单个字
OOther，代表字符不为任何实体

标注类型

这里介绍比较常用的几种标注方式
BIO：标识实体的开始，中间部分和非实体部分
BIOS：增加S单个实体情况的标注
BIOSE：增加E实体的结束标识

标注demo

BIO标注&&BIOSE标注

BIO标注 BIO标注
NER数据集标注工具——Label Studio
weixin_45420890的博客
04-01 3252
是一款开源和免费的数据标注工具，能够完成文本分类、图像分类等多种机器学习及深度学习的数据标注任务.它具有用户友好的界面和丰富的功能，可以帮助用户高效地进行数据标注工作。。本文主要讲解一下NER任务的数据标注以及数据如何转化为BIO格式。
序列标注NER、POS、Chunking、SRL
百般回首曾经的相遇，留下的只是一缕残忆
09-12 2307
序列标注NER、POS、Chunking、SRL主要内容。
【大语言模型系列】NLP基础任务——序列标注任务
最新发布
Olivia_00_的博客
11-19 768
大语言模型的底层逻辑始终绕不开 NLP 领域的四大核心任务——文本分类、文本匹配、序列标注、生成式任务。**所有复杂 NLP 需求本质都是这四类任务的组合或衍生**。它们决定了你能否**将大模型灵活落地应用**，而非盲目调包。
NLP系列(二) NER的三种序列标注方法BIO、BMES、BIOSE
专注于人工智能学习，总结
03-17 2905
一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中的三大类命名实体（实体列、时间类、数字类）、七小类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币、和百分比）。序列标注（Sequense Tagging）是NLP中最基础的任务，应用十分广泛，如分词、词性标注、命名实体识别、关键词提取、语义角色标注、槽位抽取（Slot Filling）等实质上都属于序列标注范围。命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），是指识别文中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
中文自然语言处理（NLP）的命名实体识别（NER）任务常见序列标注方法
sagima_sdu的博客
01-22 2272
这些方法的选择取决于具体的任务需求和数据集特性，不同的标注方法会对模型的训练和最终的实体识别效果产生影响。例如，BIOES和BMES方法通过增加实体结束和单独成词的实体标签，有助于提高实体边界的识别精度。在实际应用中，应根据任务的具体要求和数据集的特点选择合适的标注方案。
通俗易懂：序列标注与命名实体识别（NER）概述及标注方法解析
源代码杀手的博客
12-01 2694
序列标注是 NER、分词、词性标注等 NLP 任务的基础，其核心任务是为文本中的每个元素分配标签。命名实体识别（NER）是序列标注中的一个重要应用任务，目标是识别文本中的实体并为其分配类别标签（如人名、地名、组织名等）。标注方法（如BIOBMESBIOES）提供了不同的方式来标注实体的边界和类别。BIO标注法是最基本的标注方法，而BMES和BIOES方法则扩展了标注的细粒度，增加了对单个词和实体尾部的标注。通过这些标注方法，机器能够理解文本中的实体信息，为更高层次的自然语言理解和处理任务打下基础。
精选资源
china-people-daily-ner-corpus.tar.gz
10-14
对于深度学习方法，如基于Transformer的模型（如BERT、RoBERTa），可以将这些数据转化为适合模型输入的格式，如BIO标注体系，以便进行序列标注任务。 在训练模型时，关键在于选择合适的评价指标，如精确率...
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首先，理解NER的核心在于序列标注。传统的NER方法通常采用条件随机场（CRF）、隐马尔科夫模型（HMM）或基于规则的方法。然而，这些方法在处理复杂的语言结构和上下文依赖时效果有限。BERT模型的引入，通过其双向...
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基于BERT预训练模型的BiLSTM-CRF序列标注NER任务设计源码
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使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 使用Python训练模型并使用C ++进行推理 要求 python3 pip3 install -r requirements.txt 跑步 python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_...
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中文命名实体识别数据集，很好用。包括组织，机构和人物三个实体。
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中文NLP序列标注工具。利用CRF进行命名实体识别NER，自动标注数据集产生语料库，可以选择BIO或者BMES标注体系。
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NER标注----BILSTM模型训练招投标实体标注模型 @[TOC](NER标注----BILSTM模型训练招投标实体标注模型 )前言一、NER标注简介二、从头开始训练一个NER标注器二、使用步骤1.引入库2.数据处理3.模型训练 ) 前言 上文中讲到如何使用spaCy来做词性标注,这个功能非常强大。现在来介绍另一个有 趣的组件：NER标注。并使用BILSTM模型来训练一个招投标实体标注模型。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、NER标注简介.
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这几天在面一些研究院，其中一位面试官提到NER中实体类别不均衡的处理方法，当时从比赛trick上给出了回答，这里做一个总结。问题描述：NER中样本不均衡，作者从以下两个角度描述这个问题。1. 实体类别不均衡。以实体类别地点、人物、时间三类实体为例，训练集中人物出现100000个、地点1000个、时间400个。2. 单个样本中实体过少，导致"O"标签与实体标签（“B”、“I”）分布不均衡。知乎上有一...
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Growing_Snake的博客
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一文速通：命名实体识别（NER）训练方案与标注方法全解析
David_house的博客
08-04 2013
本文介绍了命名实体识别(NER)的三种实现方案及数据标注方法。方案一使用深度学习模型(Bert-CRF)，适合数据充足的特定领域；方案二通过大模型微调(Qwen)，平衡效果与成本；方案三Prompt驱动大模型(GPT-4)，适合零标注成本的快速迭代。在数据标注方面，详细说明了实体类型定义、BIO/BIOES标注体系以及JSON/XML格式的处理方法。建议根据具体场景选择方案，并采用兼容大模型和深度学习模型的标注格式。文章还提供了标注工具部署参考，为NER任务实施提供了实用指导。
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