实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
NER任务一般可分为 flat NER（简单、扁平实体抽取） 、 nested NER (嵌套实体抽取) 、 discontinuous NER (不连续实体抽取)。 对于其中的这样复杂的子任务，无法使用传统的标记方 …
实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
NER 也是一项非常实用的技术，包括在互联网数据标注、搜索引擎、推荐系统、知识图谱、医疗保健等诸多领域有广泛应用。 1.环境安装 本案例基于 Python>=3.8，请在您的计算机上安装 …
实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
3. 美团搜索中NER技术的探索与实践, 2020 博客链接： 美团搜索中NER技术的探索与实践 传统的NER技术仅能处理通用领域既定、既有的实体，但无法应对 垂直领域所特有的实体类型，在 …
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
前言 这篇文章梳理下目前命名实体识别（NER）的业务场景与SOTA方法。 说到NER，是绕不开BERT+CRF的，根据本人的经验，BERT+CRF就算不是你当前数据集的SOTA，也与SOTA相 …
命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识 …
Jun 7, 2021 · 命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？ 嵌套可以采用多头标注，非连续可以采用扩展BIO的标注或是转化为关系抽取问题，如何在工业上同时解决 …
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
这证明了GPT-NER在现实世界中NER应用中，在标记样本数量有限的情况下，具有更强大的性能表现能力。 section1-GPT-NER 这部分主要介绍了GPT-NER的具体实现步骤，包括Prompt构 …
bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf - 知乎
在两个中文NER上做了些BERT-Softmax与BERT-CRF的实验， 理论诚不欺我，实践是与其理论对应上的，加CRF层的效果是优于Softmax的。 但这里要提醒一下，模型训练时，要保持CRF …
用bert-bilstm-crf做完NER，下一步做关系抽取的具体步骤是怎么样 …
joint的做法就是共用一套embedding层，比如在公共的预训练模型bert下游同时接NER任务和关系抽取分类任务。 当时尝试的做法 可以看到，主要的尝试都是在Multi-task的loss上。 关于Multi …
模型在五折交叉验证上。单独跑每折，重复跑，选择最优结果。然 …
Mar 17, 2025 · 如果你要做5-fold cross validation，那么应该怎么做？ 首先，你的数据集，需要有明确的train， validation， test的区分。如果只有train和test，那么你需要自己从train里面分出 …
BCI脑机接口的文章发表有哪些顶级会议或期刊？ - 知乎
BCI脑机接口或者脑电信号处理相关的文章都发表在哪些顶级会议或期刊上呀？想找一找学习一下，目前搜到的…