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 …
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 …
实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
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 …
命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？
Jun 7, 2021 · 命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？ 嵌套可以采用多头标注，非连续可以采用扩展BIO的标注或是转化为关系抽取问题，如何在工业上同时解决这两个问题 …
自然语言处理之NER - 知乎
NER评估指标 1.Exact-match评估：当边界和分类均正确才正确。 因为大多数NER涉及多个实体类型，所以通常需要评估所有实体类别。
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 …
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 …
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
这证明了GPT-NER在现实世界中NER应用中，在标记样本数量有限的情况下，具有更强大的性能表现能力。 section1-GPT-NER 这部分主要介绍了GPT-NER的具体实现步骤，包括Prompt构建、Few-shot …
NLP领域内，文本分类、Ner、QA、生成、关系抽取等等，用过的最实 …
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 …
bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf - 知乎
在两个中文NER上做了些BERT-Softmax与BERT-CRF的实验， 理论诚不欺我，实践是与其理论对应上的，加CRF层的效果是优于Softmax的。 但这里要提醒一下，模型训练时，要保持CRF的learning-rate …