恶毒的 基于实体级别F1分数的命名实体识别（NER）系统的评估脚本。 定义 Nadeau和Sekine（2007）已描述了此处实施的度量标准，该度量标准已广泛用作“消息理解会议”的一部分（Grishman和Sundheim，1996）。 它根据两个轴评估NER系统：是否能够为实体分配正确的类型，以及是否找到确切的实体边界。 对于两个轴，都计算正确的预测数（COR），实际的预测数（ACT）和可能的预测数（POS）。 从这些统计数据中，可以得出准确性和召回率： precision = COR/ACT recall = COR/POS 最终得分是对类型和边界轴的精度和召回率进行微平均的F1度量。 安装 pip install nereval 用法 当分类结果已写入JSON文件时，可以从Python内部使用此脚本，也可以从命令行使用该脚本。 从命令行使用 假设我们在input.json具有以下

最大熵NER标记器 可在线获得。 概述 该项目的目标是实施和培训 。 大多数功能构建器功能都是使用实现的， 是用Python / Cython编写的具有工业实力的开源NLP库。 为了分类，使用最大熵（MaxEnt）分类器。 实施细节 此任务的数据集是语料库，该语料库主要由路透社新闻数据组成。 数据文件已经过预处理，并且每行已经包含一个令牌，其词性（POS）标签，BIO（开始，内部，外部缩写）组块标签以及相应的NER标签。 事实证明，SpaCy的内置对功能工程最为有用。 利用外部单词列表，例如作为一部分分发的Wikipedia地名词典，通常会导致标记准确性下降。 由于数据文件相对较大，因此最终提交中不包含地名词典的源代码和文件。 我还通过将先前的状态/标记作为功能进行了尝试，以提高模型的性能。 出乎意料的是，模型性能在很大程度上保持不变，这大概是由于每个标签都是从仍然在模型中编码的同一特征

NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF 在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务 数据格式 高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词：OO马B-人名B-名词平I-人名I-名词所OO着O B动词扶O B动词贫O I动词小O B -名词I O-名词 运行

2021_12_02 直播課－第15課：多任務對話Transformer架構的Intent和NER算法剖析和對比.mp4

当前的机器学习和深度学习模型都需要大量的标注数据来进行训练，以达到一个较好的效果。但是在带 label 的训练样本很少或很难获取的情况下，直接训练模型通常不会有很好的泛化能力，反而容易造成模型对样本过拟合以及对目标任务欠拟合。

BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现，用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化，结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性（POS）标记， 块， 命名实体识别（NER） 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词（CWG） ， 语义角色标签（SRL） 口语理解能力 事件提取 等等... 以命名实体识别（NER）任务为例： Stanford University located at California . B-ORG I-ORG O O B-LOC O 在这里，将提取两个实体， Stanford University和California 。 特别是，文本中的每个token都用相应的label 。 例如

Chinese NER Project 本项目为CLUENER2020任务baseline的代码实现，模型包括 BiLSTM-CRF BERT-base + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) Roberta + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) 本项目BERT-base-X部分的代码编写思路参考 。 项目说明参考知乎文章： Dataset 实验数据来自。这是一个中文细粒度命名实体识别数据集，是基于清华大学开源的文本分类数据集THUCNEWS，选出部分数据进行细粒度标注得到的。该数据集的训练集、验证集和测试集的大小分别为10748，1343，1345，平均句子长度37.4字，最长50字。由于测试集不直接提供，考虑到leaderboard上提交次数有限，本项目使用CLUENER2020的验证集作为模型表现评判的测试集。 CLUENER2020共有10个

5个程序员刷题网站| 凯拉斯-伯特-纳 中文 NER 任务使用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF模型和预训练语言模型的Keras解决方案：支持BERT/RoBERTa/ALBERT ）。 更新日志 2020年2月27日重构的代码keras_bert_ner并删除了一些多余的文件。 bert4keras == 0.2.5现在已集成为该项目的主要部分。 2019.11.14 bert4keras现在作为一个包使用，因为它没有太大变化。 albert 模型现在只能支持谷歌的版本。 2019.11.04修复计算句子准确率和做预测时结果错误的问题。 2019.11.01将keras-contrib crf_accuracy/ crf_loss替换为自定义的 crf_accuracy/crf_loss 来处理掩码标签。 未来的工作 迁移到 tensorflow 2.0。 添加其他 BERT 模型，例如 Distill_Bert、Tiny_Bert。 依赖关系 烧瓶== 1.1.1 keras == 2.3.1 numpy == 1.18.1 loguru == 0.4.1

条件随机场识别命名实体实验材料、过程及报告

背景介绍 建了仓库，地址在这里： 点star不迷路，相关文章在github上更新的会更交替一点QAQ 之前做过调整的命名体识别，项目背景实际上也很简单，就是我要做一个关键词匹配的功能，第一步我需要挖掘关键词。 ，明星领域，财经领域等等吧，这些领域的文本很有特色，一般人名/地名/公司名称/书名/电影名称都可以很好的表示文本关键信息。 在这种项目背景之下，很自然的就会想到使用命名体识别。我把在做这个项目的过程中，积累的一些资料汇总了一下，希望对大家有所帮助。 关于命名体识别，这是一个很大的领域，要做好，有很多工作要做。标题完全是为了能增加曝光，自己还是知道只是一个小学生，我会把自己看过的有用的东西都列出来，给大家提供一些先验信息。 之后看到的关于nert的文章会在此基础继续更新（最近存了好多新文章还没看/苦逼码农/ QAQ），不过建议大家star一下Github，不迷路，我给自己的计划是精读一