基于Labelstudio的UIE半监督智能标注方案(本地版) 更多技术细节参考上一篇项目,本篇主要侧重本地端链路走通教学,提速提效: 基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效 更多内容参考文末码源 自然语言处理信息抽取智能标注方案包括以下几种: 基于规则的标注方案:通过编写一系列规则来识别文本中的实体.关系等信息,并将其标注. 基于规则的标注方案是一种传统的方法,它需要人工编写规则来识别文本中的实体.关系等信息,并将其标注. 这种方法的优点是易于理解和实现…

基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案,提升标注效率! 项目链接见文末 人工标注的缺点主要有以下几点: 产能低:人工标注需要大量的人力物力投入,且标注速度慢,产能低,无法满足大规模标注的需求. 受限条件多:人工标注受到人力.物力.时间等条件的限制,无法适应所有的标注场景,尤其是一些复杂的标注任务. 易受主观因素影响:人工标注受到人为因素的影响,如标注人员的专业素养.标注态度.主观判断等,易受到人为误差的干扰,导致标注结果不准确. 难以满足个性化需求:人工标注无法满足所有标注场…

在本系列的最后,我们将介绍另一种方法,即利用一个预先训练好的CNN来解决我们一直在研究的硬币识别问题. 在这里,我们看一下转移学习,调整预定义的CNN,并使用Model Builder训练我们的硬币识别模型. 我们将使用ML.NET代替Keras.NET.为什么不使用Keras.NET呢?尽管Keras.NET非常简单,易于学习,虽然它包含前面提到的预定义模型,但它的简单性使我们无法自定义CNN架构来适应我们的问题. ML.NET是一个微软的免费机器学习框架,旨在使用C#和F#进行开发.最重要的…

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分. 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误.在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同. 1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务.其目的…

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…

 目录 前言 1 Get方式和Post方式接口说明 2 OkHttp库简单介绍及环境配置 3 具体实现 前言 本文具体实现思路和大部分代码参考自<第一行代码>第2版,作者:郭霖:但是文中讲解部分和POST请求方式实现代码还是楼主自己码出来的,本文相当于是对<第一行代码>网络通信部分内容的一次小小的拓展吧. 还有就是,我会把本文实现的Demo源码在文末分享,有兴趣的小伙伴可以直接拿来用,代码也比较简洁,对于初学者帮助应该还是蛮大的. 最后,说一下我学习<第一行代码>书本上…

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…

1.简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称作专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广.命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名.地名.机构名.时间.专有名词等.NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称.型号.价格等. 命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. 2.常见算法 2…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…