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- 实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
依然是序列标注模型，仅将原始文本后面拼接示例模板，而示例模板的作用主要是提供额外信息（什么样的实体属于什么类别，与原文相似文本中哪些实体属于哪些类别等），帮助模型可以更好地识别出原始文本中的实体。
- BERT+BILSTM+CRF是目前最好的命名实体识别模型之一么?
命名实体识别任务除了 Bert作为特征提取器、CRF解码以外，近年来，基于引入词汇信息的中文NER系统的研究也越来越热，主要分为两个方向： 1 Adaptive Embedding：基于词汇信息，构建自适应Embedding 2 Dynamic Architecture：设计一个动态框架，能够兼容词汇引入
- 实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
命名实体识别概念 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
- 怎么构建专业领域的命名实体识别中文标注语料？ - 知乎
命名实体识别一般包括三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。 命名实体识别 对于分析语句结构、信息抽取和语义理 解等有重要作用， 词性标注 感觉没有命名实体识别对标注语句结构
- 命名实体识别NER还有什么改进思路可以提高模型效果？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- 现在命名实体识别是否有比较好的创新点？ - 知乎
目前我在做命名实体识别，使用的方法是异构图网络，最近不断的加模块进行实验感觉效果都不理想不如不加，想问问现在ner还有比较好的创新点吗？或者我在我现在… 显示全部
- 命名实体识别使用的传统CRF、 LSTM-CRF、BERT-BILSTM-CRF之间有什么区别？ - 知乎
应用场景中，例如词性标注（POS-Tagging）任务，输入序列 X 为一串单词，输出序列 Y 就是相应的词性；当然其他任务也可以是组块分析（Chunking）和命名实体识别（NER），此时我们会把输入序列 X 称为observations，输出序列 Y 叫作states；CRF 对应的 ”R“为 Random 指的
- 实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别（NER），是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。 使用LoRA方法训练，1 5B模型对显存要求不高，10GB左右就可以跑。
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