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经过处理的《人民日报》语料，可以直接用于CRF模型进行命名实体识别训练。

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简介：
经过精心处理的《人民日报》语料，将被应用于命名实体识别任务中，其中包含两个文件：一个针对字符集的数据集，另一个则为词语级别的标注数据集。

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  • 已处理的人民日报语料，适合用于CRF模型进行命名实体识别训练
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    本数据集包含经过处理的人民日报文本资料，专为基于CRF（条件随机场）算法的命名实体识别系统训练而设计。 处理好的人民日报语料用于命名实体识别任务。这两个文件分别包含字符集和词语级数据。
     
  • CRF命名实体识别模型
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    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中利用预训练的BERT模型进行中文命名实体识别
    优质
    本项目探讨了在Python环境下使用预训练的BERT模型执行高效准确的中文命名实体识别任务。通过微调技术优化模型以适应特定领域数据，从而提升NER系统的性能和应用范围。 使用预训练语言模型BERT进行中文命名实体识别（NER）。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
    优质
    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
    优质
    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 中文命名实体识别数据集（MSRA+人民日报+Boson）
    优质
    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。
     
  • 基于CRF的中文命名实体识别代码及训练数据
    优质
    本项目提供了一套基于条件随机场（CRF）模型的中文命名实体识别系统及相关训练数据集，旨在促进自然语言处理领域的研究与应用。 中文命名实体识别基于条件随机场（Conditional Random Field, CRF)的NER模型 数据集使用的是ACL 2018论文《Chinese NER using Lattice LSTM》中收集的简历数据，数据格式如下：每一行由一个字及其对应的标注组成，采用BIOES标注体系。句子之间用空行隔开。 ``` 美 B-LOC国 E-LOC的 O华 B-PER莱 I-PER士 E-PER我 O跟 O他 O谈 O笑 O风 O生 O ``` 该数据集位于项目目录下的`data`文件夹里。 运行结果的具体输出可以查看`output.txt`文件。在评估模型时，会打印出精确率、召回率、F1分数值以及混淆矩阵等信息。 环境配置方面，请先安装依赖项： ```shell pip3 install -r requirement.txt ``` 完成之后，可以通过以下命令训练和测试模型： ```shell python3 main.py > output.txt ```
     
  • Python-使用谷歌BERT模型对BLSTMCRF模型进行预训练以实现中文命名实体识别的Tensorflow代码
    优质
    本项目采用TensorFlow框架，利用Google开源的BERT模型对BLSTM-CRF结构进行预训练，旨在提升中文文本中命名实体识别任务的表现。 TensorFlow解决方案用于NER任务 使用BiLSTM-CRF模型结合Google BERT微调技术
     
  • 人民日报2014年语料库 自然语言处理训练数据集
    优质
    该数据集包含人民日报2014年的大量文本资料，适用于自然语言处理的研究与开发，为模型训练提供丰富的真实语料。 人民日报的语料包括1998年1月至6月以及2014年的版本。其中2014年版可以用于训练词性标注、分词模型及实体识别模型。
     
  • 基于HMM与CRF的命名实体识别在人工智能自然语言处理中的应用
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    本研究探讨了隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）算法在命名实体识别任务中于AI自然语言处理的应用，以提升文本信息抽取效率。 本资源使用HMM模型与CRF模型实现了中文命名实体识别任务。文件中包含了训练模型、评估模型以及保存模型的所有代码，并附有项目报告。项目报告清晰描述了选题的背景及解决过程。