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ner 实体识别

什么是命名实体识别(ner)?

答案:命名实体识别(NER)是信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中发挥着重要作用。

ner是什么?

答:NER的主要作用是识别文本中需要提取的预定义实体,比如下面这个例子:“京”是地名,“天安门”是机构名称。NER是许多任务的基础,它广泛应用于以下领域:

ner研究进展如何?

答:NER一直是自然语言处理领域的研究热点。从早期基于字典和规则的方法,到传统的机器学习方法,再到近年来基于深度学习的方法,NER研究进展的大致趋势如下图所示。早期的命名实体识别方法基本上都是基于规则的。在基于大规模语料库的统计方法在自然语言处理的各个方面取得良好效果之后,大量的机器学习方法也出现在命名实体类识别的任务中。

自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(ner)是什么?

A:本文将简要介绍自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER)。命名实体识别(NER)是信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术的实际应用中发挥着重要作用。一般来说,命名实体识别的任务是识别待处理文本中命名实体的三大类(实体类、时间类、数字类)和七个子类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币、百分比)。举个简单的例子,在句子“小明早上8点去上学。”它应该能够通过识别其命名实体来提取信息。姓名:小明,时间:早上8点,地点:学校。本文将介绍几种用于命名实体识别的工具。如果有机会,我们会尝试使用HMM、CRF或者深度学习来实现命名实体识别。

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基本信息
中文名
ner 实体识别
摘要
什么是命名实体识别(ner)?答案:命名实体识别(NER)是信息抽取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重
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更新时间
2024-03-29 05:36
内容字数
781