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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

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 …

知识图谱构建过程，做完NER，下一步实体关系抽取的模型怎么设计呢？ 想做文档级的信息抽取，用来构建领域知识图谱，现已搭建好NER模型，请问下一步关系抽取模型怎么设计呢？ 这是不是属 …

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 …

为什么NER如此出色 想象一下：你正在阅读一篇关于“华盛顿”的文章。它可能指的是华盛顿州，也可能是华盛顿特区，或者是乔治·华盛顿本人。这很让人困惑，对吧？机器也有同感 —— 除非我们教会它们 …