【神经网络】神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。它是NLP领域中一些复杂任务（例如关系抽取，信息检索等）的基础。

NER一直是NLP领域中的研究热点，从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，到近年来基于深度学习的方法，NER研究进展的大概趋势大致如下图所示。

在基于机器学习的方法中，NER被当作是序列标注问题。与分类问题相比，序列标注问题中当前的预测标签不仅与当前的输入特征相关，还与之前的预测标签相关，即预测标签序列之间是有强相互依赖关系的。例如，使用BIO标签策略进行NER时，正确的标签序列中标签O后面是不会接标签I的

在传统机器学习中，条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是NER目前的主流模型。它的目标函数不仅考虑输入的状态特征函数，而且还包含了标签转移特征函数。在训练时可以使用SGD学习模型参数。在已知模型时，给输入序列求预测输出序列即求使目标函数最大化的最优序列，是一个动态规划问题，可以使用维特比算法进行解码。

在传统机器学习方法中，常用的特征如下：

【神经网络】神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用相关推荐

一文详解深度学习在命名实体识别(NER)中的应用
近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务-命名实体识别(Named Entity Recogni ...
【命名实体识别(NER)】(1)：命名实体识别综述
什么是命名实体识别? 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作"专名识别",是自然语言处理中的一项基础任务,应用范围非常广泛.命名实体一 ...
用CRF做命名实体识别——NER系列（三）
在上一篇文章<用隐马尔可夫模型(HMM)做命名实体识别--NER系列(二)>中,我们使用HMM模型来做命名实体识别,将问题转化为统计概率问题,进行求解.显然,它的效果是非常有限的. 在深度 ...
信息抽取实战：命名实体识别NER【ALBERT+Bi-LSTM模型 vs. ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型】（附代码）
实战:命名实体识别NER 目录实战:命名实体识别NER 一.命名实体识别(NER) 二.BERT的应用 NLP基本任务查找相似词语提取文本中的实体问答中的实体对齐三.ALBERT ALBER ...
NLP命名实体识别NER数据准备及模型训练实例
NLP命名实体识别NER数据准备及模型训练实例目录 NLP命名实体识别NER数据准备及模型训练实例方案一
NLP命名实体识别(NER)代码实践
NLP命名实体识别(NER)开源实战教程引 https://blog.csdn.net/xiaosongshine/article/details/99622170 NER学习系列之-BILSTM ...
用隐马尔可夫模型(HMM)做命名实体识别——NER系列（二）
上一篇文章里<用规则做命名实体识别--NER系列(一)>,介绍了最简单的做命名实体识别的方法–规则.这一篇,我们循序渐进,继续介绍下一个模型--隐马尔可夫模型. 隐马尔可夫模型,看上去,和 ...
NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER)
CRF与NER简介 CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机 ...
命名实体识别(NER)知识汇总
介绍命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP领域中一项基础的信息抽取任务,NER 是关系抽取.知识图谱.问答系统等其他诸多NLP任务的基础.NER从给定的非结 ...

【神经网络】神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用

【神经网络】神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用相关推荐

最新文章

热门文章