神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用 近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出…

前言   在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的.   OK,话不多说,让我们进入正题.   几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond…

  本文将会简单介绍自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER).   命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位.一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类.时间类和数字类).七小类(人名.机构名.地名.时间.日期.货币和百分比)命名实体.   举个简单的例子,在句子"小明早上8点去学校上课."中,对其进行命名实…

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出其位置以及类型,如下图.它是NLP领域中一些复杂任务(例如关系抽取,信息检索等)的基础. NER一直是NLP领域中的研究热点,从早期基于词典和规则的方法,到传统机器学习的方法,到近年来基于深度学习的方法,NER研究进展的大概趋势大致如下图所示. 在基于机器学习的方法中,NER被当作是序列标注问题.与分类问题相比,序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关,还与之前的预测…

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言 在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.…

一.任务 Named Entity Recognition,简称NER.主要用于提取时间.地点.人物.组织机构名. 二.应用 知识图谱.情感分析.机器翻译.对话问答系统都有应用.比如,需要利用命名实体识别技术自动识别用户的查询,然后将查询中的实体链接到知识图谱对应的结点上,其识别的准确率将会直接影响到后续的一系列工作. 三.流程图 四.标注集 采用BMEWO标注体系进行标注 BME分别代表实体的首部.中部.尾部.W代表单独是一个实体,O代表非实体. 五.NER的难点 1)不同场景不同领域下差异较…

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…

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.…

命名实体识别 1. 问题定义 广义的命名实体识别是指识别出待处理文本中三大类(实体类.时间类和数字类).七小类(人名.机构名.地名.日期.货币和百分比)命名实体.但实际应用中不只是识别上述所说的实体类,还包括其他自定义的实体,如角色.菜名等等. 2. 解决方式 命名实体识别其本质是一个序列标注问题,序列标注就是对给定文本中每一个字符打上标签.标签的格式可以分为BO,BIO和BIEO三种形式.对于数据集较少的情况,建议使用BO,如果有大量数据可以选用BIEO格式. 命名实体识别的解决方案有三种:基…

pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)在写这篇博客之前,我看了网上关于pytorch,BiLstm+CRF的实现,都是一个版本(对pytorch教程的翻译), 翻译得一点质量都没有,还有一些竟然说做得是词性标注,B,I,O是词性标注的tag吗?真是误人子弟.所以 自己打算写一篇关于pytorch上实现命名实体识别的翻译,加入自己的理解.前面是一些牢骚话 BiLSTM我上篇博客介绍了pytorch实现LSTM 链接,这里是BiLSTM,网络结构图如下 单向的LSTM,当前…