实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
实体命名识别（NER）如何入门？ 我的研究生课题是实体命名识别（NER），现在也看了一个月论文了，但还是一头雾水，不知道如何下手学习效率也很低，请问一下该怎么系统性学习呢？ 本科是通信 …
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 …
实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
如何在基于字符的NER系统中引入词汇信息，是近年来NER的一个研究重点和热点，本文将这种引入外部词汇信息的方法称之为「词汇增强」，以表达引入词汇信息可以增强NER性能。 二. 目前「词汇增强 …
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 …
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。具体有macro-average F-score：对每个实体类型分别计算F值，然后 …
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？
我们以NER任务为例（如上图），对非连续NER有两个span：muscle pain 和 muscle fatigue，它们的tag均为"Disorder"。 论文基于BART，构建了融合指针copy机制的Seq2Seq模型（如上图），下面 …
bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf ? - 知乎
Figure 1 题述的情况刚好是我们研究的一个问题之一—在基于Transformer的预训练模型上使用额外的contextualization layer（比如Bi-LSTM）对该类任务具有怎样的影响。对此，我们的结论是：当使 …
DNA损伤的修复类型有哪些？ - 知乎
GC-NER是修复任何时期的较大DNA损伤的方式，可通过SOS应激路径激活，真核细胞一般是XPC, RAD23B, TFIIH, XPA, RPA, XPG，而原核细胞一般是UvrA~D这几个酶来修复，一系列NER修复蛋白 …
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 …