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

Bert4Keras-LZ 代码说明 本代码将将BERT，albert，Roberta预训练模型整合到wikisql与nl2sql表格数据集中，检验预训练模型对于表格问答的效果以下是对代码运行的说明。 环境配置 tensorflow == 1.14 keras == 2.2.4 bert4keras == 0.7.0 keras_bert == 0.80 python == 2.7 / 3.5 数据集下载 WikiSQL： : NL2SQL：无 文件运行 python wikisql_bert.py python nl2sql_bert.py 运行结果展示

DoTAT: A Domain-oriented Text Annotation Tool East China University of Science and Technology - NLP [华东理工大学-自然语言处理与大数据挖掘实验室] Attention 该工具已于2020年获得软件著作权，证书号：软着登字第5885316号，如需二次开发使用则要在项目中着重标明来源ECUST-NLP！ Notification 在线试用版网站（a live demo website）： An administrator account: Username:ecust Password:ecustlab301 A typical annotation process using DoTAT may include the following five steps: (1) Defi

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。

msar实体命名与分词资源，同一处资料，训练集与测试集均有分词和ner标注

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

DuIE数据集，对原数据进行了清洗和重划分，可直接用于NER和RE任务训练

采用如下标注方法： nr人名 ns 地名   nt 机构团体    “团”的声母为t，名词代码n和t并在一起。 nz 其他专名 eg:红军/nt 将领/o 孙毅/nr 将军/o 为/o 我们/o 收藏/o 的/o 二十余册/o （/o １９３７年/o —/o １９４５年/o ）/o 晋察冀抗日根据地/ns 出版物/o

NER 数据集

该代码是基于深度学习的命名实体识别的实现。命名实体识别是自然语言处理中尤为重要的一部分。