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BIO NER 命名实体识别 语料集

对NER的监管不力 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-learn 您还应该在Spacy中安装en_core_web_sm和en_core_web_md模型。 要在ner.py运行神经模型，还需要安装pytorch ， cupy ， keras和tensorflow 。 要运行基线，您还需要安装snorkel 。 最后，您还需要下载以下文件并将

自然语言处理中命名实体识别效果最好的方式，上述为原文

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为自然语言处理领域经典的研究主题，是智能问答、知识图谱等任务的基础技术。领域命名实体识别（Domain Named Entity Recognition，DNER）是面向特定领域的NER方案。

面向实体识别的聚类算法.pdf

使用Bert的中文NER BERT代表中文NER。 数据集列表 cner：数据集/ cner 主持人： ： 型号清单 BERT + Softmax BERT + CRF BERT +跨度 需求 1.1.0 = <PyTorch <1.5.0 cuda = 9.0 python3.6 + 输入格式 输入格式（首选BIOS标记方案），每个字符的标签为一行。 句子用空行分隔。 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 我 O 跟 O 他 O 运行代码 在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh修改配置信息。 sh scripts/run_ner_xxx.sh 注意：模型的文件结构 ├── prev_trained_model | └── bert_base | | └── pytorch_model.bin | | └── config.json | | └── vocab.txt | | └── ...... CLUENER结果 BERT在dev上的整体性能： 准确性（实体） 召回（实

行业分类-作业装置-一种中文医疗命名实体识别方法.zip

最新的hanlp的jar包，模型data包、配置文件hanlp.properties

熟悉python和机器学习的人群