自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER教程

最新推荐文章于 2025-08-05 21:51:58 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理 easyui 人工智能
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自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER教程

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自然语言处理基础

自然语言处理的定义

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机技术的飞速发展，NLP技术在信息检索、文本挖掘、自动文摘、机器翻译、智能问答、情感分析、语音识别、机器阅读理解等领域得到了广泛应用。

自然语言处理的应用领域

自然语言处理的应用领域广泛，包括但不限于：

  • 信息检索：帮助用户从大量文本数据中快速找到所需信息。
  • 文本挖掘：从文本中提取有价值的信息和知识。
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自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：命名实体识别概论
zhubeibei168的博客
04-24 784
Stanford NER是斯坦福大学自然语言处理组开发的一个命名实体识别工具，它基于最大熵模型和条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）模型，能够识别多种类型的命名实体。Stanford NER不仅提供了预训练的模型，还支持用户自定义模型，以适应特定领域的实体识别需求。自定义模型训练需要准备标注的训练数据。数据格式通常为每行一个词，词后跟其对应的命名实体标签，句子之间用空行分隔。张三 PERSON在 O2023年 TIME3月 TIME14日 TIME访问 O。
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：命名实体识别评估指标
zhubeibei168的博客
04-24 671
Stanford NER（命名实体识别器）是Stanford NLP Group开发的一套工具，用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。它基于最大熵模型和条件随机场（CRF）模型，能够处理多种语言的文本数据，是自然语言处理领域中一个非常强大的工具。
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：命名实体识别的特征工程
zhubeibei168的博客
04-24 774
Stanford NER是斯坦福大学NLP组开发的一系列工具之一，它基于最大熵模型和条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）模型，能够高效准确地识别文本中的命名实体。Stanford NER支持多种语言，包括英语、中文、法语、德语等，且提供了预训练的模型，使得用户无需从头开始训练模型即可进行实体识别。特征工程是机器学习项目中至关重要的一步，它涉及从原始数据中提取、构建和选择特征，以提高模型的性能。
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：隐马尔可夫模型在NER中的应用
zhubeibei168的博客
04-25 830
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，旨在从文本中识别并分类特定类型的实体，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。准确率（Precision）：模型正确识别的实体占所有识别出实体的比例。召回率（Recall）：模型正确识别的实体占所有实际实体的比例。F1分数（F1-Score）：准确率和召回率的调和平均数，是NER评估中最常用的综合指标。
自然语言处理之命名实体识别：StanfordNER与BiLSTM-CRF模型实践
zhubeibei168的博客
04-25 601
Stanford NER（命名实体识别）是斯坦福大学自然语言处理组开发的一个工具，用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。它基于机器学习算法，最初使用的是最大熵模型和条件随机场（CRF）模型。随着时间的推移，Stanford NER不断更新，引入了深度学习技术，如BiLSTM-CRF模型，以提高识别的准确性和效率。条件随机场（CRF）是一种用于序列标注的统计建模方法。在命名实体识别中，CRF可以用来预测序列中每个位置的标签，同时考虑整个序列的标签分布，以确保标签的一致性和连贯性。
自然语言处理之命名实体识别：Transformer在NER中的应用
zhubeibei168的博客
04-26 693
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中的一个子任务，目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名、时间、货币等。NER在信息抽取、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用中扮演着关键角色，因为它能够帮助系统理解文本中的关键信息，从而提高处理效率和准确性。在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型的出现标志着一个新时代的开始。
自然语言处理之命名实体识别：Flair教程
zhubeibei168的博客
04-22 1045
Flair, 一个开源的自然语言处理(NLP)框架，由荷兰的马克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute for Psycholinguistics)开发。它首次亮相于2018年，旨在提供一个易于使用且功能强大的平台，用于执行各种NLP任务，包括命名实体识别(NER)、情感分析、文本分类等。Flair的独特之处在于它引入了“上下文嵌入”(contextual embeddings)的概念，这使得模型能够理解单词在不同句子中的不同含义，从而提高了NLP任务的准确性。
自然语言处理之命名实体识别：Bi-LSTM-CRF：命名实体识别NER概述
zhubeibei168的博客
04-17 1056
条件随机场(Conditional Random Field, CRF)是一种用于建模序列数据的统计模型，尤其在自然语言处理中，用于序列标注任务，如命名实体识别(NER)。CRF模型能够处理序列数据中的全局依赖性，这在处理如NER这样的任务时至关重要，因为实体的边界和类型往往依赖于整个句子的上下文。假设我们有一组观察序列Xx1x2xnXx1​x2​...xn​和对应的标签序列Yy1y2ynYy1​y2​...yn​。
自然语言处理之命名实体识别：StanfordNER与最大熵模型
zhubeibei168的博客
04-25 984
命名实体识别是自然语言处理中的一个核心任务，对于信息抽取、知识图谱构建、智能问答等应用至关重要。通过使用先进的工具和模型，如Stanford NER和最大熵模型，我们可以有效地从文本中识别出实体，为后续的NLP任务提供有价值的信息。StanfordNER是Stanford大学自然语言处理组开发的一款命名实体识别工具。
从零打造大语言模型--处理文本数据
qq_45425616的博客
08-02 351
本文介绍了构建大语言模型前处理文本数据的关键步骤。主要内容包括：1）词嵌入将离散 token 映射为连续向量；2）文本分词技术，包含正则表达式切分英文、jieba 处理中文以及混合分词方案；3）建立词表实现 token 与 ID 的双向映射；4）实现简单分词器并处理特殊 token；5）介绍 BPE 算法和 tiktoken 工具的应用；6）展示滑动窗口采样和数据加载器的实现。文章通过代码示例演示了从原始文本到模型可处理数据的完整流程，涵盖了英文、中文及混合文本的处理方法。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
08-05 950
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了EAGLE-2，该方法引入了一种新的上下文感知动态 draft tree。
中科院自动化所机器人视觉中的多模态融合与视觉语言模型综述
weixin_37990186的博客
08-02 1184
论文全面综述了多模态融合和视觉-语言模型在机器人视觉中的应用，分析了这些技术在关键任务中的进展、挑战及未来发展方向，为推动机器人在复杂环境中的自主感知与交互提供了重要参考！
李宏毅NLP-10-语音分离
uncle_ll的博客
08-02 642
摘要 本文系统介绍了语音分离技术，重点分析说话人分离任务。语音分离包含语音增强（降噪）和说话人分离（分离重叠语音）两个方向。说话人分离任务需从混合音频中分离出独立说话人信号，研究集中于单麦克风、双说话人场景，并需解决训练与测试说话人不同的泛化问题。文章详细阐述了评估指标（SNR、SI-SDR、PESQ、STOI）及其优缺点，特别是SI-SDR通过信号投影解决了SNR的幅度作弊问题。针对说话人分离的置换问题，介绍了基于掩码的方法，通过生成时频掩码矩阵从混合信号中分离目标语音。该技术可应用于会议记录、语音识别等
NLP自然语言处理 03 Transformer架构
最新发布
m0_54235621的博客
08-05 544
将模型分为多个头, 可以形成多个子空间, 让模型去关注不同方面的信息, 最后再将各个方面的信息综合起来得到更好的效果.在这里QKV是先经过三个不同的linear层,再分多头,然后每个头的QKV进行注意力计算再拼接,最后经过一个linear层。
解读LISA：通过大型语言模型实现推理分割
所有专家都曾始于新手
08-01 854
LISA是一种突破性的多模态AI模型，开创性地将大型语言模型(LLM)的推理能力与图像分割任务结合，提出"推理分割"新范式。其核心创新在于"Embedding as Mask"机制，通过特殊_TOKEN将LLM的文本输出引导至像素级分割任务。模型采用高效微调策略，在少量专业数据训练下即展现出强大的零样本能力，在ReasonSeg基准测试中gIoU达64.2%。LISA不仅实现了对复杂语言指令的理解和精确分割，更推动了AI从感知智能向认知智能的跨越，为多模态交互开辟了新
【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 词云图-微博评论词云图实现
java1234的博客
08-05 376
【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 词云图-微博评论词云图实现
GenieWizard: Multimodal App Feature Discovery with LargeLanguage Models
东方
08-01 71
摘要： 《GenieWizard: Multimodal App Feature Discovery with Large Language Models》提出了一种AI辅助工具，通过LLM模拟用户行为，自动发现多模态应用的缺失功能。其核心流程包括：1）基于代码骨架生成用户指令；2）通过推测式解析和抽象解释识别未实现功能；3）在IDE中提供开发建议。实验表明，该工具可使开发者多实现42%的功能，并降低50%认知负荷。研究对教育技术有重要启示，如虚拟用户测试、AI辅助需求预测及低门槛教育工具开发。局限性包括文
机器翻译入门：定义、发展简史与核心价值
数据知道的博客
08-03 1097
摘要： 机器翻译（MT）利用计算机技术实现跨语言自动转换，经历了规则、统计、神经网络和Transformer等技术演进，从1940年代萌芽到如今的大模型时代。其核心价值在于消除语言壁垒、赋能产业升级、推动知识普惠和支撑技术创新。尽管面临低资源语言和文化差异等挑战，随着大语言模型的发展，机器翻译正朝着更精准智能的方向发展，成为全球化时代不可或缺的信息基础设施。
（一）LoRA微调BERT：为何在单分类任务中表现优异，而在多分类任务中效果不佳？
ChinaLiaoTian的博客
08-01 750
LoRA微调BERT在单标签分类任务表现优异，但在多标签分类中效果不佳。主要原因在于多标签任务需要学习更复杂的特征表示和标签关联性，而LoRA的低秩近似限制了参数调整自由度，难以捕捉这些复杂信号。解决方案包括：增加LoRA秩数、调整超参数、优化数据平衡和训练策略，以及尝试AdaLoRA等变体方法。建议通过建立全量微调基线，系统调整参数来提升模型性能。
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