Standford Named Entities Recognizer(NER),命名实体识别是信息提取(Information Extraction)的一个子任务,它把文字的原子元素(Atomic Element)定位和分类好,然后输出为固定格式的目录,例如: 人名.组织.位置.时间的表示.数量.货币值.百分比等.官网(http://nlp.stanford.edu/ner/) NER包含以下model: 3 class model : Location, Person, Organizati…

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…

本博文介绍用Google pre-training的bert(Bidirectional Encoder Representational from Transformers)做中文NER(Name Entity Recognition) 第一步: git clone https://github.com/google-research/bert.git ,存放在 bert文件中 第二步: 下载BERT-Base Chinese模型, 存放在checkpoint文件中 相关文件结构如下: BER…

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…

参考https://github.com/shiyybua/NER 1.开发环境:python3.5+tensorflow1.5+pycharm 2.从https://github.com/shiyybua/NER load工程NER,由于下载的原始代码是基于python2.7的,首先利用2to3.py工具将rnn.py.utils.py转换为python3.x代码. 3.将工程导入pycharm中,此时直接运行会报'Parent module '' not loaded, cannot per…

整个机器人代码之前都是好好的,今天启动的时候,就报Initialization failed! 的错误,然后想着其他模块应该没有问题.然后单独运行或者叫测试吧,测试了下 search_eng.py,发现报Initialization failed!  错误,很高兴,问题一下子定位到了,但是还不知道是这个py文件里面哪一行导致的这个错误.我就刚脆代码都注释掉,然后再一行行开起来.发现import ner 导致的.是因为过期了导致的, 解决方法 可到github上下载新的授权:https://git…

论文:Chinese NER Using Lattice LSTM 论文链接:https://arxiv.org/abs/1805.02023 论文作者:Yue Zhang∗and Jie Yang∗ 项目链接:https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM 论文翻译:转自机器之心    https://www.jiqizhixin.com/articles/ACL2018-Chinese-NER-Using-Lattice-LSTM 一.摘要 该篇论文是基于字符的…

Named Entity Recognition in Biomedical Texts using an HMM Model  2004年,引用79 1.摘要 Although there exists a huge number of biomedical texts online, there is a lack of tools good enough to help people get information or knowledge from them. Named entity …

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…