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

国科大自然语言处理第三次作业

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：https://pan.baidu.com/s/1spwmV3_07U0HA9mlde2wMg 提取码：reic）； 2. 实战 2.1 训练代码 lr = 5e-5 max_length = 256 batch_size = 8 epoches = 20 cuda = True # cuda = False max_grad_norm = 1 warmup_s

CLUENER细粒度命名实体识别 更多细节请参考我们的： : 数据类别： 数据分为10个标签类别，分别为: 地址（address），书名（book），公司（company），游戏（game），政府（government），电影（movie），姓名（name），组织机构（organization），职位（position），景点（scene） 标签类别定义和注释规则： 地址（address）: **省**市**区**街**号，**路，**街道，**村等（如单独出现也标记）。地址是标记尽量完全的, 标记到最细。 书名（book）: 小说，杂志，习题集，教科书，教辅，地图册，食谱，书店里能买到的一类书籍，包含电子书。 公司（company）: **公司，**集团，**银行（央行，中国人民银行除外，二者属于政府机构）, 如：新东方，包含新华网/中国军网等。 游戏（game）: 常见的游戏，注意

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KBQA-BERT 基于知识图谱的问答系统，BERT做命名实体识别和句子相似度，分为在线和大纲模式 介绍 本项目主要由两个重要的点组成，一是基于BERT的命名实体识别，二是基于BERT的句子相似度计算，本项目将这两个模块进行融合，并基于BERT的KBQA问答系统，在命名实体识别上分为在线预测和轮廓预测；在句子相似度上，也分为在线预测和轮廓预测，2个模块互不干扰，做到了高内聚低掺杂的效果，最后的kbqa相当于融合这2个模块进行概述，具体介绍请见！ ------------------------------------------- 2019/6/15更新- --------------------------------------- 把过去毕业生同学们遇到的主要问题汇总一下，下面是一些FAQ： 问：运行run_ner.py时未找到dev.txt，请问这个文件是怎么生成的呢？ 答：这一部

你好 :grinning_face: 内尔 使用NLTK和Spacy的NLP命名实体识别 def ner ( text ) docx = nlp ( text ) html = displacy . render ( docx , style = "ent" ) html = html . replace ("\n\ n ","\n") result = HTML_WRAPPER . format ( html )

中文命名实体识别 数据集 本项目尝试使用了多种不同的模型（包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM + CRF）来解决中文命名实体识别问题，数据集用的是论文ACL 2018 中收集的简历数据，数据的格式如下，它的每个行由一个字及其对应的标注组成，标注集采用BIOES，句子之间用一个空行替换。 美 B-LOC 国 E-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 E-PER 我 O 跟 O 他 O 谈 O 笑 O 风 O 生 O 该数据集就位于项目目录下的ResumeNER文件夹里。 运行结果 下面是多种不同的模型以及这Ensemble这四个模型预测结果的准确率（取最好）： HMM 慢性肾功能衰竭 双线性STM BiLSTM + CRF 合奏 召回率 91.22％ 95.43％ 95.32％ 95.72％ 95.65％ 准确率 91.49％ 95.43％ 95.37％ 95.74％ 95.69％ F1分数 91.30％ 95.42％ 95.32％ 95.70％ 95.64％ 最后一列Ensemble是将这四个模型的预测结果结合起来，使用“

命名实体识别是自然语言处理的一项关键技术. 基于深度学习的方法已被广泛应用到中文实体识别研究中. 大多数深度学习模型的预处理主要注重词和字符的特征抽取, 却忽略词上下文的语义信息, 使其无法表征一词多义, 因而实体识别性能有待进一步提高. 为解决该问题, 本文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型的研究方法. 首先通过BERT模型预处理生成基于上下文信息的词向量, 其次将训练出来的词向量输入BiLSTM-CRF模型做进一步训练处理. 实验结果表明, 该模型在MSRA语料和人民日报语料库上都达到相当不错的结果, F1值分别为94.65%和95.67%.