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该文本采用NER数据格式，命名实体识别，并以resume_bio形式呈现。

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简介：
经过彻底的清理处理，该中文命名实体识别（NER）数据集，采用“resume_bio”格式，已然完全干净整洁，您可以毫无顾虑地进行下载，并直接应用于各种NER模型的训练工作。

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  • 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。
     
  • 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）。
     
  • OntoNotes-5.0-NER-BIO：基于OntoNotes 5.0版本的BIO格式命名实体识别数据集
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    本数据集采用OntoNotes 5.0资源，提供大规模、高质量的BIO标注文本，涵盖人名、地名、组织机构等各类实体，适用于训练和评估命名实体识别模型。 OntoNotes-5.0-NER-BIO 是基于CoNLL-2003格式，并应用了OntoNotes 5.0版本的命名实体识别（NER）BIO标记方案。此格式化版本依据相关说明和在此存储库中开发的新脚本构建而成。简言之，Yuchen Zhang 和 Zhi Zhong 在 CoNLL 2013 年提出了针对 OntoNotes 5.0 数据集的训练-验证数据划分，并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。然而，这些结果并未采用BIO标记方案，因此无法直接用于许多序列标注架构中（如BLSTM-CRF）。此存储库通过简化预处理过程并生成BIO格式的数据，使得实验更为便捷。步骤一：获取官方数据。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于Pytorch的BERT-NER：三种模式下的中文命名实体识别实验- python实现
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    本研究利用Pytorch框架和BERT模型进行中文命名实体识别（NER），采用三种不同模式进行了实验，并提供了Python代码实现。 **标题与描述解析** 项目“BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的中文NER实验”揭示了其核心内容——使用Pytorch框架实现基于BERT模型的命名实体识别，并进行了针对中文化的三种不同的实验模式。 该研究通过三个主要方面来探索和优化性能： - 利用BERT（双向编码器表示来自变压器）架构，这是Google于2018年提出的一种先进的自然语言处理技术。 - 专注于NER任务，即从文本中提取特定实体如人名、地名等信息。 - 使用Pytorch框架构建模型，并实施实验以提高中文环境下的识别效果。 **自然语言处理** 自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个领域，它致力于开发能够理解并生成人类语言的系统。该领域的任务包括语音识别、机器翻译和情感分析，其中命名实体识别是一项关键功能。 **BERT模型详解** 基于Transformer架构的BERT模型具有双向特性，解决了传统RNN或LSTM只能单向传递信息的问题。通过预训练阶段学习大量未标注数据中的上下文关系，在后续微调步骤中提升对特定任务的理解能力。 **中文NER挑战与解决方案** 命名实体识别对于理解文本至关重要，特别是当语言缺乏明确的词汇边界时（如在汉语中）。BERT模型能够有效处理复杂语境下的多字词实体提取问题。 **Pytorch框架的应用** Facebook开发的开源深度学习库Pytorch因其灵活性和易用性而广受欢迎。本项目利用它来搭建并测试NER任务，包括加载预训练权重、定义网络结构及编写评估代码等环节。 **实验模式概览** 尽管具体细节未详述，常见的实验设计可能涵盖： - 直接应用原版BERT模型。 - 对基础版本进行微调以适应特定需求。 - 采用数据增强策略来提升泛化能力。 - 结合多个预测结果形成最终输出（即融合方法）。 **项目文件结构** 压缩包“BERT-NER-Pytorch-master”包含了整个项目的源代码，包括但不限于模型定义、训练脚本和评估工具。研究这些文档可以帮助读者了解如何实现并比较不同实验模式的效果。 综上所述，“BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的中文NER实验”为想要深入了解NLP领域中BERT应用及其实践过程的学习者提供了宝贵资源。
     
  • 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-
     
  • 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。