基于条件随机场（CRF）的命名实体识别

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用CRF做命名实体识别(一)

用CRF做命名实体识别(二) 用CRF做命名实体识别(三) 用BILSTM-CRF做命名实体识别博客园的markdown格式可能不太方便看,也欢迎大家去我的简书里看摘要本文主要讲述了关于人民日报标注语料的预处理,利用CRF++工具包对模型进行训练以及测试目录明确我们的标注任务语料和工具数据预处理 1.数据说明 2.数据预处理模型训练及测试 1.流程 2.标注集 3.特征模板 4.CRF++包的使用说明总结与展望正文 1.明确我们的标注任务这篇文章主要是介绍用CRF模型去提取…

用CRF做命名实体识别(二)

用CRF做命名实体识别(一) 用CRF做命名实体识别(三) 一. 摘要本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级.多添加了5个特征(分别是词性,词语边界,人名,地名,组织名指示词),另外还修改了特征模板,最终训练了11个小时,F1值为0.98.(这里面有错误,计算F1值不应该计算全体的,应该只计算带有标注实体的词,不然量这么大,肯定F1值就大.最终改了计算F1值的方法,F1值为0.8856) 具体内容请看我的简书欢迎扫码关注…

使用CRF做命名实体识别(三)

摘要本文主要是对近期做的命名实体识别做一个总结,会给出构造一个特征的大概思路,以及对比所有构造的特征对结构的影响.先给出我最近做出来的特征对比: 目录整体操作流程特征的构造思路用CRF++训练模型用CRF++测试模型并计算F1值展望用CRF做命名实体识别基本就做导这里了,我们发现(字+词性+边界+特征词+常用词)这几个特征可以达到比较好的效果,F1值为0.9293.再加入特征效果就会下降了,而且训练时间也会加长.后面打算用神经网络来做命名实体识别,目前主流方法是BILSTM-CRF…

NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER)

CRF与NER简介 CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场. 较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear chain conditional random field). 线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,而本文需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方…

PyTorch 高级实战教程：基于 BI-LSTM CRF 实现命名实体识别和中文分词

前言:译者实测 PyTorch 代码非常简洁易懂,只需要将中文分词的数据集预处理成作者提到的格式,即可很快的就迁移了这个代码到中文分词中,相关的代码后续将会分享. 具体的数据格式,这种方式并不适合处理很多的数据,但是对于 demo 来说非常友好,把英文改成中文,标签改成分词问题中的 "BEMS" 就可以跑起来了. # Make up some training data training_data = [( "the wall street journal reported…

基于tensorflow的bilstm_crf的命名实体识别（数据集是msra命名实体识别数据集）

github地址:https://github.com/taishan1994/tensorflow-bilstm-crf 1.熟悉数据 msra数据集总共有三个文件: train.txt:部分数据当/o 希望工程/o 救助/o 的/o 百万/o 儿童/o 成长/o 起来/o ,/o 科教/o 兴/o 国/o 蔚然成风/o 时/o ,/o 今天/o 有/o 收藏/o 价值/o 的/o 书/o 你/o 没/o 买/o ,/o 明日/o 就/o 叫/o 你/o 悔不当初/o !/o 藏书/o 本来…

DL4NLP —— 序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named…