宁波网站建设服务服务商,为什么要建设图书馆网站,app仿制,高大上 网站命名实体识别#xff08;Named Entity Recognition#xff0c;NER#xff09;就是从一段自然语言文本中找出相关实体#xff0c;并标注出其位置以及类型#xff0c;如下图。它是NLP领域中一些复杂任务#xff08;例如关系抽取#xff0c;信息检索等#xff09;的基础。…命名实体识别Named Entity RecognitionNER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 FieldCRF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
