MSRA-NER进行中文命名实体识别。-ITADN社区

MSRA-NER中文命名实体辨识

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MSRA-NER是微软亚洲研究院开发的一种先进的中文文本处理工具，专注于识别和分类文本中的名称实体，如人名、地名等，以支持信息抽取与问答系统。 MSRA-NER 数据集由微软亚洲研究院发布，其目标是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名和机构名。

MSRA（NER）命名实体识别数据集

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MSRA NER是微软亚洲研究院开发的一个汉语命名实体识别数据集，包含大量标注的人名、地名和组织机构名称，广泛应用于自然语言处理研究。我们收藏的二十余册出版物来自晋察冀抗日根据地（1937年—1945年）。

中文NER命名实体识别数据集

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中文NER（Named Entity Recognition）数据集是一套专门用于识别中文文本中人名、地名和组织机构等命名实体的语料库，旨在促进自然语言处理技术的发展。中文命名实体识别数据集非常实用。它涵盖了组织、机构和个人三个方面的实体。

基于BERT的中文命名实体识别（NER）系统

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本研究开发了一种基于BERT模型的高效中文命名实体识别(NER)系统，显著提升了对中文文本中人名、地名和组织机构等实体的准确识别能力。伯特·中国人前言使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）的尝试，并对BERT模型进行了微调。PS：请参考最新发布的代码以了解具体用法。从下载bert源代码，存放在路径下的“bert”文件夹中；同时，请将模型放置在“checkpoint”文件夹下。使用BIO数据标注模式，并利用人民日报的经典数据进行训练： python BERT_NER.py --data_dir=data/ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt --vocab_file=vocab.txt --output_d

基于BERT的中文命名实体识别（BERT-CH-NER）

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简介：本项目采用BERT模型进行优化，专注于提升中文文本中的人名、地名和机构团体名称等实体的自动识别精度，旨在提供高效准确的中文NER服务。基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER）是通过修改tensorflow官方代码实现的，在Tensorflow 1.13 和Python 3.6环境下运行良好，但在TensorFlow2.0中会出现错误。在搜狐举办的文本比赛中，我使用了基准模型来进行实体识别，该模型采用了BERT以及结合了BERT、LSTM和CRF的方法。仅用BERT的结果如下所示（具体评估方案请参考比赛说明）。这里只进行了实体部分的测试，并将所有情感标注为POS进行嘲笑效果的验证。采用BERT + LSTM + CRF方法得到结果如下：训练、验证及测试阶段的相关环境变量设置示例如下，export BERT_BASE_DIR=/opt/hanyaopeng/souhu/data/chinese_L-

中文命名实体识别数据集（MSRA+人民日报+Boson）

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本数据集整合了MSRA、人民日报及Boson三个来源的中文文本，涵盖大量人名、地名、组织名等实体标签，适用于训练高质量的中文命名实体识别模型。适合作为命名实体识别的补充语料包括微软亚洲研究院MSRA：46365条语料、人民日报：23061条语料以及Boson: 2000条语料，这些数据都已经标注过，非常实用，适合新手作为模型练习使用。

BIO命名实体识别(NER)语料库.rar

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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。

MaxEnt-NER-Tagger: 最大熵命名实体识别(NER)代码库

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MaxEnt-NER-Tagger是一款基于最大熵模型的高效命名实体识别（NER）工具包。此代码库为自然语言处理任务提供了精准的实体抽取功能，助力于信息提取与语义理解研究。最大熵NER标记器可以在线获取。该项目的目标是实施并训练模型。大多数功能构建工具的功能都是使用一个强大的开源自然语言处理库实现的，该库用Python/Cython编写，并具有工业级实力。为了分类任务，采用了最大熵（MaxEnt）分类器。数据集主要由路透社新闻组成，经过预处理的数据文件中每行包含一个标记、词性标签、BIO组块标签以及相应的NER标签。实验表明，SpaCy内置的特征工程功能最为有效。尝试使用外部词汇表如Wikipedia地名词典通常不会提高标注准确性。由于数据集规模较大，在最终提交时未包括地名词典的相关源代码和文件。此外，我还通过将先前的状态/标记作为额外的功能来提升模型性能进行了试验，但结果发现这并未显著改变模型的表现，可能是因为每个标签仍然在模型中以其他特征的形式存在。

基于双向LSTM的命名实体识别(NER)

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本研究提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）的命名实体识别模型，有效提升了NER任务中的实体边界与类型判定精度。使用双向LSTM进行命名实体识别（NER）可以提高模型对序列数据的理解能力，因为它同时考虑了上下文的信息。这种方法在处理自然语言任务中表现出了很好的效果。

Python NLP系列之二：利用深度学习进行命名实体识别（NER）

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本篇文章为Python NLP系列第二篇，主要讲解如何使用深度学习技术实现自然语言处理中的命名实体识别任务。通过实际案例和代码示例，详细介绍了模型构建、训练以及评估的过程，帮助读者掌握基于深度学习的NER方法。命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要任务，它涉及从文本中提取具有特定意义的实体，并将其分类到预定义类别，如人名、地名或组织名称等。在本Python系列的NLP篇中，我们将探讨如何利用深度学习技术实现这一功能。以下是对NER及其应用的一些基本介绍和深入的技术细节：一、命名实体识别（NER）基础 1. 定义：命名实体识别的目标是从非结构化的文本数据中提取出具有特定意义的实体，并将这些实体分类到预定义类别，比如人名(PER)、地名(LOC)以及组织名称(ORG)等。 2. 应用场景：搜索引擎优化、问答系统构建、信息抽取及情感分析等领域。二、深度学习在NER中的应用 1. 模型选择：常见的模型包括LSTM（长短时记忆网络）、CNN（卷积神经网络）和BiLSTM-CRF（双向LSTM结合条件随机场）。 2. 输入表示：使用词嵌入技术，如预训练的GloVe或Word2Vec等方法将词汇转换为向量形式，以捕捉语义信息。 3. 结构设计：BiLSTM可以通过同时考虑前后文的信息来提高模型性能；CRF层则有助于优化整个序列标签分配问题。三、BiLSTM-CRF模型详解 1. BiLSTM：双向长短期记忆网络可以捕获句子中每个单词的上下文信息，通过合并前向和后向隐藏状态提供更丰富的特征。 2. CRF层：条件随机场在处理序列标注任务时特别有效，因为它能够避免孤立地预测标签而造成的错误。对于NER来说，CRF有助于提高实体边界识别的准确性。四、实现步骤 1. 数据准备：收集带有标记信息的数据集（如CoNLL2003），包括原始文本及其对应的实体类别。 2. 文本预处理：进行分词操作，并执行诸如去除停用词或提取单词根等其他必要的数据清理工作，以便将文本转换为模型可以接受的格式。 3. 模型构建：使用TensorFlow、PyTorch等相关深度学习框架来搭建BiLSTM-CRF架构。 4. 训练与优化：选择适当的损失函数（如交叉熵）和优化器（例如Adam），并调整超参数以进行有效的训练过程。 5. 评估与测试：通过F1分数等指标评价模型性能，并在验证集及测试集中应用模型。五、DL_4_NER-master项目概述该项目可能提供了一个完整的代码实现，涵盖了数据加载、模型构建、训练流程以及预测功能。通过对该项目的研究和学习，可以深入了解如何将深度学习技术应用于命名实体识别任务中并提高自己的实践技能水平。总之，在NLP领域内使用Python结合深度学习方法来完成NER是一个复杂但至关重要的过程，涉及到多个关键的技术环节。掌握这些知识和技术对于提升文本处理能力和信息提取的精确度来说具有非常高的价值。通过研究“DL_4_NER-master”项目，可以进一步理解命名实体识别的具体实现方式，并为个人NLP实践之路奠定坚实的基础。

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