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ResumeNER_命名实体识别_ner_简历版

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简介：
简介：ResumeNER是一款专为简历文本设计的高效命名实体识别工具，能够精准提取人名、组织名、时间等关键信息，助力人力资源管理和数据分析。 命名实体识别数据集 resume 开箱即用，方便快捷。

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  • ResumeNER_命名实体识别_ner_简历版
    优质
    简介：ResumeNER是一款专为简历文本设计的高效命名实体识别工具，能够精准提取人名、组织名、时间等关键信息，助力人力资源管理和数据分析。 命名实体识别数据集 resume 开箱即用，方便快捷。
     
  • 【BERT系列】命名实体识别
    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命名实体识别模型
    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。
     
  • 命名实体识别标注语料
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    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。
     
  • 医疗命名实体识别的实现
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    《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。
     
  • 基于CRF算法的电子病历命名实体识别.rar
    优质
    本项目采用条件随机场（CRF）算法进行训练，旨在实现对电子病历中的医学术语和关键信息自动抽取与分类，提高医疗数据处理效率。 随着医疗信息化的发展，医院积累了大量医疗数据和电子病历。这些电子病历包含非结构化的句子和多种概念表达方式，为医学信息提取提供了丰富的资源。然而，庞大的数据量对处理效率造成了影响，因此如何有效识别其中的命名实体成为了研究热点问题。为了提高医院对复杂数据的处理能力，并减轻工作人员的压力，本段落提出了一种结合条件随机场（CRF）模型和特征模板的方法来识别中文电子病历中的命名实体单元。该方法具有92.9%的准确率，可以有效实现对电子病历中命名实体的识别。通过这种方法进行结构化处理能够帮助减轻医生的工作负担，并推动医疗领域的发展。
     
  • 命名实体识别的数据集.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
     
  • Python命名实体识别示例演示
    优质
    本示例展示如何使用Python进行文本中的命名实体识别，涵盖数据预处理、模型选择与训练，并提供代码实例。 Python命名实体识别的示例代码及训练字典采用4-tag形式，准确率超过80%。
     
  • MSRA（NER）命名实体识别数据集
    优质
    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）。
     
  • NLP实战：中文电子病历命名实体识别项目源码
    优质
    本项目专注于开发和实现中文电子病历中的命名实体识别技术，通过分析医学文本提取关键信息，提升医疗数据分析效率。项目源码公开，适合自然语言处理爱好者研究学习。 本项目是在一个开源中文电子病历数据集上进行的命名实体识别（NER）任务的源码实现，涵盖了数据预处理、BERT-BiLSTM模型构建以及训练与测评的完整流程。本人撰写了一篇博客详细介绍了该项目的内容，并且源代码中注释详尽，易于理解。