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英文字典中文字典相关资料:

实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
NER任务一般可分为 flat NER（简单、扁平实体抽取）、 nested NER (嵌套实体抽取) 、 discontinuous NER (不连续实体抽取)。对于其中的这样复杂的子任务，无法使用传统的标记方法将其纳入同一个框架。
实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
NER 也是一项非常实用的技术，包括在互联网数据标注、搜索引擎、推荐系统、知识图谱、医疗保健等诸多领域有广泛应用。 1 环境安装本案例基于 Python>=3 8，请在您的计算机上安装好Python，并且有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。
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3 美团搜索中NER技术的探索与实践, 2020 博客链接：美团搜索中NER技术的探索与实践传统的NER技术仅能处理通用领域既定、既有的实体，但无法应对垂直领域所特有的实体类型，在美团搜索场景下，通过对 POI 结构化信息、商业评论数据、搜索日志等独有数据进行离线挖掘，可以很好地解决领域实体
实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
此外，还有一些NER API，如自然语言工具包（NLTK）、斯坦福命名实体识别器和SpaCy，它们提供了预训练模型和易于使用的接口来提取命名实体。 1 2 三种NER任务常见的NER任务主要包括以下三种：
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
前言这篇文章梳理下目前命名实体识别（NER）的业务场景与SOTA方法。说到NER，是绕不开BERT+CRF的，根据本人的经验，BERT+CRF就算不是你当前数据集的SOTA，也与SOTA相差不大了，但考虑到更好的效果：CRF虽然引入了无向图，但只约束了相连结点之间的关联，并没有从全局出发来考虑问题更复杂的业务
NLP领域内，文本分类、Ner、QA、生成、关系抽取等等，用过的最实用、效果最好的技巧或思想是什么？ - 知乎
正确打标label index NER任务和文本分类任务很像，文本分类任务是句子或整篇粒度，NER是token或者word粒度的文本分类。所以NER任务的训练数据和文本分类任务相似，但有一点点不同。对于文本分类任务，一整个标题有1个label
如何优化NER模型? - 知乎
命名实体识别（NER）模型的优化是自然语言处理中的一个重要课题。您提到已经实现了一个基于Lattice LSTM结构的NER模型，并且在测试集上取得了相对较高的平均准确率（ACC）、F1分数和召回率。然而，实际应用中，单句识别效果不佳。这种现象可能由多种因素造成，需要从数据、模型结构、训练过程
现在NER的SOTA模型是什么？ - 知乎
4 span-based methods 本文中作者推出一个统一的框架来解决这些不同的类型，命名为 W 2 NER 。主要思想为将 NER 视为单词的关系分类问题 (word-word relationship classification)，用于区分单词的两个类型： the Next-Neighboring-Word (NNW)：判断两个token是否是相临 (adjacent) 的。
在做英文数据集上的跨度NER任务时，bert带来的wordpiece问题如何解决？ - 知乎
在做英文数据集上的跨度NER任务时，bert带来的wordpiece问题如何解决？求求大佬教教：在做跨度NER处理英文数据集时（比如双仿射机制），用bert编码会产生wordpiece问题导致句子长度被拉长了，此时应该如何处理数据呢… 显示全部关注者 3
如何处理NER任务中标签分布极其不均衡的数据集？ - 知乎
如果是ner类型本身就是这样的特点，可以使用focal loss使得非O标签分错的代价更大一些如果不是，无它唯有补标注数据最实在… 但在怎么补，补哪些，还是可以做一些细致的工作 1、 active learning，选出模型现在最模棱两可的样本经人工标注后补充进去，比如用现有样本训练多个不同的模型去预测未

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