该数据集是用于命名实体识别训练模型的数据集，该数据集中包含6中标签，分别是人名、地名、时间、组织机构名、公司名、产品名。遵循BIO编码。里面有三个文件，分别是训练集，测试集，验证集。样例如下： 以 O 及 O ...

具有双向LSTM-CNN的命名实体识别 命名实体识别的双向LSTM_CNN的keras实现。 原始论文可以在找到 该实现与原始论文的不同之处在于： 不考虑词典 使用存储桶可加快培训速度 使用nadam优化程序代替SGD 结果 该模型在约...

完整代码获取：公众号后台回复（命名实体识别demo代码解读） 主要部分 Embedding input： 所有文字的字典文件，{index：word,…}； 所有文字的embedding文件，{word:embedding,…}； output： 将字典中的文字全部用...

本文是BERT实战的第二篇，使用BERT进行命名实体识别（序列标注类任务）。 1. 准备 1.1 环境 python 3.7； pytorch 1.3； transformers 2.3 （安装教程）； 1.2 数据 数据链接（链接：...

命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一项基础任务,其性能的优劣极大地影响着关系抽取、语义角色标注等后续任务。传统的统计模型特征设计难度大、领域适应性差,一些神经网络模型则忽略了词本身所具有的形态学信息。...

包含传统的基于统计模型(CRF)和基于深度学习(Embedding-Bi-LSTM-CRF)下的医疗数据命名实体识别

BIO NER 命名实体识别 语料集

这个命名实体识别数据集是本人亲自整理的最终大型的数据集，供各位学习投票模型的亲朋好友们使用，本人亲自测试，效果非常好！！！！！！

MSRA-NER (SIGHAN2006) 数据集由微软亚研院发布，其目标是识别文本中具有特定意义的实体，包括人名、地名、机构名。

知识工程，命名实体识别，识别地名，one-hot实现

为提高医院对复杂数据的处理效率，减轻工作人员的压力，本文提出了一种基于条件随机场（CRF）模型和特征模板结合的算法，来识别中文电子病历中的命名实体单元，识别准确率可以达到92.9%，可以有效地识别电子病历命名...

电力调度领域命名实体识别是电力知识图谱构建步骤中的重要一环, 目前存在基于机器学习和深度学习模型被用于通用领域或是其他专业领域的命名实体识别. 为了解决电力调度领域命名实体识别的问题, 研究Transformer-...

基于Tensorflow1.x实现BiLstm+CRF，代码可运行，包括中药说明书实体识别挑战的比赛数据。

已经标记号label的中文命名实体识别的语料库，采用BIM标志形式。包括人名（PERSON）、地点（LOCATION）、时间（TIME）及机构名（ORGANIZATION）。

主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用

基于Pytorch的Bert应用，包括命名实体识别、情感分析、文本分类以及文本相似度等(后续更新其他方向相关模块)，并有相关数据与深度训练优化方式api。各个子项目大都为开源工作，本项目仅做相应处理以及提供一个已训练...

# 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 数据集用的是论文ACL 2018[Chinese NER using Lattice LSTM](https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM)中收集的简历...

金字塔是用于嵌套命名实体识别（嵌套NER）的新型分层模型。 该代码基于Jue Wang等人的论文《金字塔：嵌套命名实体识别的分层模型》。 请注意，此代码基于我对本文的理解。 尽管如此，作者还是在发布了本文的代码。 ...

动机：在生物医学研究中，化学是一类重要的实体，化学命名实体识别（NER）是生物医学信息提取领域中的一项重要任务。 但是，大多数流行的化学NER方法都基于传统的机器学习，其性能在很大程度上取决于特征工程。 而且...

命名实体识别和消除歧义项目 此项目要处理的主要任务是实体链接（实体链接具有多个名称，例如，命名实体链接（NEL），命名实体歧义消除（NED），命名实体规范化（NEN），命名实体识别和歧义消除（NERD））（ ）。 ...

基于BERT的中文数据集下的命名实体识别（NER） 基于tensorflow官方代码修改。 环境 Tensorflow：1.13 的Python：3.6 tensorflow2.0会报错。 搜狐比赛 在搜狐这个文本比赛中写了一个基准，使用了bert以及bert + ...

命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一，目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。

NER（命名实体识别），数据集读取和解析工具，数据下载链接，数据详细解释文档

与ACL 2020接受的论文“没有标签数据的命名实体识别：弱监督方法”相关的源代码。 要求： 您首先应该确保安装以下Python软件包： spacy （版本> = 2.2） hmmlearn snips-nlu-parsers pandas numba scikit-...

用于命名实体识别（或序列标记）的LSTM-CRF模型 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。 该模型与的模型相同，只是我们没有BiLSTM之后的最后一个tanh层。 我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均...

伯特·纳尔 使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 使用Python训练模型并使用C ++进行推理 要求 python3 pip3 install -r requirements.txt 跑步 python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased...

电子病历命名实体识别研究资料与ccks2020论文集合，详见博客：https://season.blog.csdn.net/article/details/115283564

基于机器阅读理解的嵌套命名实体识别，王璞，徐蔚然，命名实体识别是自然语言处理领域的重要的基础性问题，经典的处理方法是把它看做序列标注任务，序列标签用于嵌套命名实体的表示时

双向LSTM+CRF中文命名实体识别工具，可以使用自己的语料进行训练，欢迎大家交流学习。训练数据需要自己进行获取

使用 CRF++ 训练命名实体识别模型