Advertisement

命名实体识别标注语料

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该命名实体识别标注语料包含丰富的文本数据,已经人工标注了各类命名实体如人名、地名和组织机构名等信息,适用于训练与评估相关模型。 已经标记好标签的中文命名实体识别语料库采用BIM标志形式。包括人名、地点、时间及机构名称。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    该命名实体识别标注语料包含丰富的文本数据,已经人工标注了各类命名实体如人名、地名和组织机构名等信息,适用于训练与评估相关模型。 已经标记好标签的中文命名实体识别语料库采用BIM标志形式。包括人名、地点、时间及机构名称。
  • BIO(NER)库.rar
    优质
    本资源为BIO标记体系的命名实体识别(NER)语料库压缩包,适用于训练和评估自然语言处理中的实体抽取模型。 BIO NER 命名实体识别语料集。
  • 中文NLP中的序列工具YEDDA
    优质
    YEDDA是一款专为中文自然语言处理设计的高效命名实体识别序列标注工具。它能够精准地从文本中提取出人名、组织机构和地理位置等关键信息,广泛应用于机器翻译、智能问答等领域。 中文NLP序列标注工具使用CRF进行命名实体识别(NER),可以自动标注数据集以生成语料库,并支持BIO或BMES两种标注体系。
  • 【BERT系列】
    优质
    本专题聚焦于基于BERT模型的命名实体识别技术,深入探讨其原理、应用及优化方法,旨在提升自然语言处理中关键信息抽取的精度与效率。 本段落是关于BERT实战的第二篇内容,重点在于使用BERT进行命名实体识别(序列标注类任务)。准备步骤如下: 1. 环境:Python 3.7;Pytorch 1.3;Transformers库版本2.3。 2. 数据部分需要自行处理和获取。 接下来是实战的代码设置: - 学习率(lr) 设置为5e-5 - 最大序列长度(max_length) 设定为256 - 批次大小(batch_size) 选择8 - 训练轮数(epoches) 定义为20 - 是否使用GPU(cuda),可以选择开启(True)或关闭(False) 其他参数设置如下: - 梯度最大范数(max_grad_norm): 设置为1 - 需要注意的是,warmup_s部分可能存在排版错误或者信息缺失,请检查原代码确认。
  • CRF模型
    优质
    CRF命名实体识别模型是一种利用条件随机场算法进行自然语言处理中命名实体抽取的有效方法,广泛应用于文本挖掘与信息提取领域。 NER技术能够实现命名实体识别,可以从中找出人名、地名、年份以及组织机构名称等信息。
  • Python-LSTMCRF序列
    优质
    本项目运用Python实现LSTM-CRF模型进行命名实体识别与序列标注,适用于自然语言处理中的人名、地名等关键信息提取。 Neural (LSTM)版本的局部CRF模型
  • 中文数据集-5万余条信息-.rar
    优质
    本资源为中文命名实体识别的数据集,包含超过5万条详细标注的信息,适用于自然语言处理领域的研究与开发。 自然语言处理数据集包含5万多条中文命名实体识别的标注数据。
  • 采用BIOES的中文糖尿病数据集
    优质
    这是一个采用了BIOES标注体系的中文糖尿病相关文本命名实体识别的数据集,旨在提升对糖尿病医学文献中关键信息的自动化提取能力。 这是一个用于中文命名实体识别的数据集,在糖尿病领域内对一些非结构化数据采用BIOES模式进行标注。该数据集非常适合初学者使用,能够帮助他们节省大量时间在数据标注上,并且有助于更快地理解命名实体识别任务。
  • 医疗
    优质
    《医疗命名实体识别的实现》一文探讨了在医学文献和临床记录中自动识别关键信息的方法,详细介绍了一种高效的医疗命名实体识别技术及其应用。 使用双向LSTM和CRF模型结合字符嵌入来实现医学命名实体识别。该方法应用于CCKS2017中文电子病例。
  • 的数据集.rar
    优质
    本资源包含一个用于训练和测试命名实体识别模型的数据集,适用于自然语言处理任务,帮助提高对人名、地名及组织机构等实体的识别精度。 该数据集用于训练命名实体识别模型的数据集,包含六种标签:人名、地名、时间、组织机构名、公司名及产品名,并遵循BIO编码规则。此数据集中包括三个文件——训练集、测试集与验证集。以下为样例内容: 以 O 及 O 康 B-COMPANY_NAME 宽 I-COMPANY_NAME 为代表 的 国 外 专 利 产 品 低 毒 杀 虫 剂 吡 B-PRODUCT_NAME 虫 I-PRODUCT_NAME 茚 I-PRODUCT_NAME 和 O 生 物 农 药 阿 B-PRODUCT_NAME 维 I-PRODU