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一个Python命名实体识别演示。

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简介：
该演示程序展示了Python中命名实体识别的技术，并附带了用于训练的字典，该字典采用4-tag的标注格式，并且在准确率方面能够达到80%及以上。

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  • Python命名实体识别示例演示
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    本项目采用Python结合CRFSuite库实现了医疗领域的命名实体识别系统，有效提升医学文本信息抽取效率与准确性。 基于crfsuited的医疗命名实体抽取的Python实现用于医疗电子病例命名实体识别评测任务的一个可执行demo采用了条件随机场(CRF)方法，使用了python-crfsuite作为CRF的第三方库。目前该demo准确率为68%，召回率为62%，F1值为64.8%。
     
  • 基于PyTorch的Python-LatticeLSTM中文命名实体识别实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了Python-LatticeLSTM模型，用于高效准确地进行中文文本中的命名实体识别，促进自然语言处理任务的效果提升。 Lattice LSTM中文命名实体识别采用PyTorch实现。
     
  • 命名实体识别的数据集.rar
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    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
     
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