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GENIA语料库，版本3.02p，用于生物医学实体识别。

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简介：
GENIA语料库最初是由GENIA项目专门设计并进行标注的，它代表着生物医学领域的早期文献资源。该语料库的构建目标是推动分子生物学信息检索系统的发展，并对其性能进行评估和验证。其中包含了1999篇Medline摘要，这些摘要均源于PubMed根据“人类”、“血细胞”以及“转录因子”这三个医学主题词进行的搜索结果。此外，该语料库已经通过不同层次的语言信息和语义信息进行了细致的标注处理。

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  • GENIA corpus 3.02p 生物医学实体识别数据集
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    GENIA corpus 3.02p 是一个生物医学领域的命名实体识别数据集，包含大量经标注的文本样本，主要用于训练和评估在基因、事件等生物医学概念上的机器学习模型。 GENIA语料库是为GENIA项目创建并标注的生物医学文献集合，旨在发展和评估分子生物学的信息检索及文本挖掘系统。该语料库包括1999条摘要，这些摘要是通过PubMed使用human、blood cells以及transcription factors这三个医学主题词搜索Medline数据库得到的。此外，这个语料库已按照不同级别的语言信息和语义信息进行了标注。
  • 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BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别构建医生推荐系统的医学知识图谱及知识问答体系
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    本项目运用BERT、CRF和BiLSTM技术进行医疗领域命名实体识别，并建立医生推荐系统，集成医学知识图谱与智能问答功能。 领域知识图谱的医生推荐系统：通过使用BERT+CRF+BiLSTM进行医疗实体识别，构建医学知识图谱，并建立知识问答系统。
  • 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。
  • 基于BERT、CRF和BiLSTM的实体识别构建医学知识图谱
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    本研究利用BERT、CRF及BiLSTM技术结合，优化医学文本中的命名实体识别精度，助力高效构建精准的医学知识图谱。 在构建医学知识图谱的过程中，实体识别（Entity Recognition, ER）是至关重要的一步，它涉及到从非结构化的文本中抽取出具有特定意义的实体，如疾病、症状、药物等。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是近年来自然语言处理领域的一个突破性模型，而CRF（Conditional Random Fields）和BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）则是序列标注任务中的常用工具。本项目将这三者结合，以提升在医学文本中进行实体识别的精度。 BERT是一种预训练语言模型，其创新之处在于利用Transformer架构实现了双向上下文的理解。在预训练阶段，BERT通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction两个任务学习到丰富的语言知识。在实体识别任务中，我们可以将BERT的预训练模型作为基础，并进行微调使其适应特定领域的文本，如医学文献。 接下来，BiLSTM是一种特殊的循环神经网络，它能够同时考虑前向和后向的信息流，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。在实体识别任务中，BiLSTM可以对输入序列的每个位置进行特征提取，并为后续分类决策提供上下文信息。 CRF（条件随机场）是一种统计建模方法，在序列标注任务中有广泛应用。与简单的分类模型相比，CRF能够考虑当前预测标签及其前后标签的关系，以提高整个序列的一致性。在BERT和BiLSTM提供的特征基础上，CRF层可以优化整个序列的标签分配，并减少孤立错误标签的出现。 将这三者结合起来，我们可以构建一个高效的实体识别系统：BERT负责获取深度语义表示；BiLSTM捕捉序列信息；而CRF则优化整个序列的标签分配。这种架构在处理复杂的医学文本时能够更好地理解上下文环境、准确地识别出实体并进行合理的边界划分。 实际应用中建立医学知识图谱通常包括以下步骤： 1. 数据准备：收集相关文献和报告，对数据进行预处理（如分词、去除停用词等）。 2. 模型构建：结合BERT、BiLSTM和CRF构建实体识别模型，并对其进行训练。 3. 实体识别：利用训练好的模型从新文本中提取疾病、药物、症状等相关信息。 4. 关系抽取：进一步分析这些实体之间的关系，如疾病的症状或治疗的用药情况等。 5. 知识图谱构建：将上述提取出的信息组织成知识库的形式。 6. 应用服务：利用建立的知识图谱为医疗诊断支持、药物推荐及临床决策提供帮助。 通过这样的流程，我们可以创建一个强大的医学知识图谱，从而促进医疗健康行业的智能化发展。同时不断迭代和优化模型可以进一步提高知识图的质量与实用性。
  • 关于BERT结合LSTM和CRF的医学实体识别研究及应用
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    本研究探讨了将BERT与LSTM、CRF模型结合用于医学文本中实体识别的有效性，旨在提高医学自然语言处理任务中的命名实体识别精度。 本段落研究并实现了一种基于BERT+LSTM+CRF的医学实体识别算法，并通过Python PyTorch框架进行开发。该算法首先利用BERT生成词向量表示，接着采用LSTM提取特征，最后使用CRF完成实体识别任务。
  • 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CRFSuite的医疗命名实体识别的Python实现
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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%。
  • 命名实体识别数据集：适用于多语言、多领域及多种实体类型的NER任务的语料库集合。
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    本简介介绍一个全面覆盖多语言和跨领域的命名实体识别数据集，包含丰富多样的实体类型，为研究者提供宝贵的资源。 实体识别（Entity Recognition，简称ER）是自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中的一个核心任务，它涉及到从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。这些实体通常被称为命名实体（Named Entities, NE）。本资源集合是一个专门针对命名实体识别（NER）和实体识别任务的语料库，包含多种语言、不同领域以及多种类型的实体标注数据。 命名实体识别（NER）的目标是识别并分类文本中的实体，以便于信息提取、问答系统、机器翻译等应用。这个数据集可以用于训练和评估NER模型，帮助提升模型在各种场景下的性能。数据集的多样性意味着模型将有机会接触到更广泛的语言和领域，从而增强其泛化能力。 在NLP中，标注（Annotations）是关键，因为它们提供了人工标记的实体边界和类别，使得机器学习算法能够理解文本中的结构。这些标注通常遵循一定的标注标准，如IOB（Inside, Outside, Beginning）格式，以区分实体内部、外部和开始的位置。 这个压缩包文件“entity-recognition-datasets-master”很可能包含了多个子数据集，每个子数据集可能对应不同的语言或领域。这些数据集可能包括新闻报道、社交媒体文本、科学文献等多种来源，以确保模型在各种上下文中都能准确识别实体。 对于NLP研究者和开发者来说，这些资源极具价值。通过这些数据集，他们可以构建和训练深度学习模型，如LSTM、Bi-LSTM、Transformer等，并结合CRF（条件随机场）层进行序列标注。此外，还可以利用预训练模型，如BERT、RoBERTa等，进行微调以适应特定任务，提高识别精度。 在实际应用中，实体识别是信息抽取、知识图谱构建、情感分析等任务的基础。例如，在信息抽取中，识别出的实体可以用来构建关系抽取模型，理解实体之间的关联；在知识图谱中，实体是图谱中的节点，它们的属性和关系构成知识网络。 这个实体识别数据集集合是一个宝贵的资源，它为研究和开发NLP工具提供了丰富的素材，有助于推动NLP技术的进步，特别是命名实体识别领域的创新。无论是学术研究还是工业界的应用，都能从中受益，构建更加智能、准确的语言理解和处理系统。
  • 基于OpenCV的物体识别与追踪实现
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    本项目采用开源计算机视觉库OpenCV，实现了对特定物体的有效识别和实时追踪。通过图像处理技术优化算法性能，提高跟踪精度，为智能监控、机器人导航等领域提供技术支持。 利用VS2010和OpenCV实现物体追踪。