实体识别，你100%要遇到的知识建模的问题

最新推荐文章于 2025-07-07 00:13:01 发布
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#知识图谱 #实体识别

一、前言
这是系列博文《知识图谱实战开发案例剖析》番外篇：学员答疑系列，该系列内容同时已经录制成视频课程，感兴趣的可以访问网易云课堂。

二、正文
2.1 学员答疑实录
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三、未完待续
作者：张子良，版权所有，转载请注明出处。QQ技术交流群：149933712。

自然语言处理之命名实体识别：Bi-LSTM：中文命名实体识别挑战与策略
zhubeibei168的博客
04-17 863
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络模型。在自然语言处理（NLP）领域，文本数据本质上是序列数据，每个词或字符都依赖于其前后文。RNN通过在时间步之间传递隐藏状态，能够捕捉这种依赖关系，从而在诸如语言建模、机器翻译、情感分析等任务中表现出色。中文新闻文本的命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理领域中的一个重要任务，旨在从文本中识别出人名、地名、机构名等特定实体。
知识图谱学习笔记（五）——实体识别（2）
aidanmo的博客
12-30 1718
实体识别（信息抽取） 知识图谱学习笔记（五）——实体识别(1) 2. 信息抽取的基础：分词和词性标注 2.6基于统计的分词方法 基于统计的方法需要标注训练语料训练模型，可分为生成式统计分词和判别式统计分词 2.6.1 生成式方法 生成式方法优缺点 优点：在训练语料规模足够大和覆盖领域足够多的情况下，可以获得较高的切分正确率 缺点：训练语料的规模和覆盖领域不好把握。模型实现复杂、计算量较大。 ...
命名实体识别 NER 论文综述：那些年，我们一起追过的却仍未知道的花名 （一）...
zenRRan的博客
04-25 1598
点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要24分钟跟随小博主，每天进步一丢丢作者:龚俊民(昵称:除夕)学校:新南威尔士大学方向:自然语言处理和可解释学习知乎:htt...
【nlp学习】浅谈实体识别
weixin_42255599的博客
07-04 4160
实体识别
从CRF到Transformer：搜索实体识别的演进之路
最新发布
专注搜索引擎技术
07-07 689
在搜索场景中，准确识别用户查询中的实体（如“苹果”是水果还是科技公司）是决定搜索结果质量的关键。本文将沿着技术演进的脉络，从经典的条件随机场（CRF）出发，逐步解析深度学习时代Transformer如何重构实体识别的技术范式。通过生活化比喻、代码示例和实际案例，带你理解“上下文建模能力”这一核心命题的技术突破，以及这些突破如何让搜索系统更懂用户意图。从CRF到Transformer，搜索实体识别的演进本质是上下文建模能力的突破CRF通过人工设计的特征和线性链约束解决局部依赖；
Vue移动端数据可视化项目实战
06-29
课程特色：一个完整移动端数据可视化项目，共12个功能模块的程序设计，赠送完整的配套源码。主要技术框架前端：Vue + Vant + F2 ; 后台：Express  + MYSQL。+F2+E预期收益：一套完整的vue移动端数据可视化项目源码；一个完整的vue项目开发流程，含前端页面和后台服务；一套vue移动端UI开发框架的实战训练；一套移vue动端图表组件框架的实战训练；
【实体识别】深入浅出讲解命名实体识别（介绍、常用算法）
热门推荐
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05-10 2万+
命名实体识别（Named Entity Recognition, 简称NER）（也称为实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别，如人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等。命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一， 目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。 命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 从自然语言处理的
知识图谱中得实体识别运用
05-15
知识图谱，实体识别，Protégé是一个本体建模工具软件，由斯坦福大学基于java语言开发的，属于开放源代码软件。
知识图谱学习笔记（三）—— 实体识别与链接
淡蓝苏打的博客
05-19 2708
1. 定义、目标和研究意义 实体是文本中承载信息的重要语言单位，一段文本的语义可以表述为其包含的实体及这些实体相互之间的关联和交互。实体识别也就成为了文本意义理解的基础。例如，“26 日下午，一架叙利亚空军 L-39 教练机在哈马省被 HTS 使用的肩携式防空导弹击落”中的信息可以通过其包含的时间实体“26 号下午”，机构实体“叙利亚空军”、“HTS”，地点实体“哈马省”和武器实体“L-39 教练机”、“肩携式防空导弹”有效描述。实体也是知识图谱的核心单元，一个知识图谱通常是一个以实体为节点的巨大知识网络，
中文医学知识图谱命名实体识别项目教程与资源下载
资源摘要信息:"基于transformer+CRF等多种模型实现中文医学知识图谱命名实体识别python源码+项目说明+数据集.zip" 本项目是一个涉及深度学习、自然语言处理（NLP）、数据挖掘和知识图谱构建的复杂应用。主要目标是...
基于深度学习的命名实体识别.zip
02-19
在这个项目中，你可能会遇到以下知识点： 1. **命名实体识别（NER）**：这是自然语言处理中的一个基本任务，目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如疾病名称、药物名称、症状等。 2. **预处理**：包括分词、...
掌握UGNX8.5片体转实体建模技巧与问题解决
3. **问题处理**：在实体建模的过程中，用户可能会遇到各种问题，如特征失败、模型过载、不精确的几何表示等。UGNX8.5提供工具和功能来帮助用户识别和解决这些问题，确保模型的质量和精度。 ### 标签知识点：实体...
基于知识图谱的实体识别
05-15
基于条件随机场对中文案件语料进行命名实体识别。在学习知识图谱理论课时，我们知道实体（Entity）是知识图谱的基本单位，也是承载信息的重要语言单位。实体识别是知识图谱应用的重要技术。目前实体识别主要有三种方法： 基于规则和词典的实体识别 基于统计机器学习的实体识别 基于深度学习神经网络的实体识别 条件随机场（Conditional random field，CRF）是一种条件概率分布模型 P(Y|X) ，表示的是给定一组输入随机变量 X 的条件下另一组输出随机变量 Y 的马尔可夫随机场。 CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1, x2,…, xn)并且输出目标序列Y=(y1, y2,…, yn)  ，也能被看作是一种seq2seq模型。这里使用大写 X,Y 表示序列。例如，在词性标注任务中，输入序列为一串单词，输出序列就是相应的词性。 除了词性标注之外，CRF还可以用来做chunking，命名实体识别等任务。一般地，输入序列X被称为 observations, Y叫作 states。
知识图谱学习系列之二：命名实体识别1（技术及代码）
芳樽里的歌的博客
11-24 8501
命名实体识别，Named Entity Recognition，简称NER。指的是构建合适的模型，从给定的数据（常常是文本）中得到所需实体的过程。 什么是命名实体 命名实体指的就是所有以名称来作为标识的实体。在有的资料中，将命名实体分为三大类（实体类、时间类和数字类）七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）...
知识图谱（四）——实体识别和扩展
盛夏光年
07-26 5646
实体是知识图谱的基本单元，也是文本中承载信息的重要语言单位。 按照国际公开评测（automatic content extraction, ACE）的定义，在文本中对实体的引用（entity mention，或称“指称项”）可以有三种形式：命名性指称、名词性指称和代词性指称。 例如：［中国］乒乓球男队主教练］［刘国梁］出席了会议，［他］指出了当前经济工作的重点。 实体概念“刘国梁”的指称项有三...
实体识别与分类方法综述
cooldream2009的博客
01-26 2788
在自然语言处理领域，实体识别被认为是一项至关重要的任务，其核心目标是从文本中精准地确定实体的边界和类型。本文将全面探讨实体识别与分类的多种方法，从传统方法一直到深度学习，着重介绍它们的优缺点，并关注中文实体识别所面临的独特问题。
知识图谱的发展：实体识别和关系抽取的挑战
AI天才研究院
12-27 791
1.背景介绍 知识图谱(Knowledge Graph, KG)是一种用于表示实体、关系和实例的数据结构。它们是一种结构化的数据库，可以用来表示实体之间的关系。知识图谱已经成为人工智能和大数据领域的热门话题，因为它们可以帮助人们更好地理解和利用数据。 知识图谱的发展主要受到了实体识别(Entity Recognition, ER)和关系抽取(Relation Extraction, RE)的影...
什么是NLP实体识别？
AngelCryToo的专栏
08-08 1968
实体识别是自然语言处理中的一个子任务，其主要目标是识别文本中的实体，并将这些实体分类为预定义的类别（如人名、地名、组织名、时间、数值等）。例如，在句子“苹果公司在2024年发布了新款iPhone”中，实体识别任务将识别出“苹果公司”作为组织名，“2024年”作为时间，“iPhone”作为产品名。基于规则的方法通过预定义的规则或模式来识别实体。规则通常由领域专家制定，涉及模式匹配、正则表达式、词典查找等。例如，可以使用正则表达式来匹配可能的英文人名，或使用词典查找常见的公司名。简单易用，容易理解和维护。
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