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'en‘模型的NER类型？

'en'模型的NER类型是命名实体识别（Named Entity Recognition）。命名实体识别是自然语言处理中的一项任务，旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、日期、时间、货币等。通过识别命名实体，可以帮助理解文本的含义和结构，从而支持各种应用场景，如信息抽取、问答系统、机器翻译等。

在云计算领域，腾讯云提供了自然语言处理相关的产品和服务，可以用于命名实体识别的应用。其中，腾讯云的自然语言处理（NLP）服务包括了命名实体识别功能，可以帮助开发者快速实现命名实体识别的功能。具体产品介绍和使用方法可以参考腾讯云的自然语言处理（NLP）产品页面：自然语言处理（NLP）

腾讯云的自然语言处理（NLP）服务提供了丰富的API接口和SDK，支持多种编程语言，开发者可以根据自己的需求选择适合的方式进行接入和使用。

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最通俗易懂的命名实体识别NER模型中的CRF层介绍

举个例子，该文讲述的用词嵌入和字嵌入的BiLSTM-CRF模型就是其中一种。我将以该模型为例解释CRF层的工作原理。...BiLSTM-CRF 模型先来简要的介绍一下该模型。如下图所示：首先，句中的每个单词是一条包含词嵌入和字嵌入的词向量，词嵌入通常是事先训练好的，字嵌入则是随机初始化的。...有了这些有用的约束，错误的预测序列将会大大减少。 CRF 层 CRF层中的损失函数包括两种类型的分数，而理解这两类分数的计算是理解CRF的关键。...Emission score 第一个类型的分数是发射分数（状态分数）。这些状态分数来自BiLSTM层的输出。如下图所示，w0被预测为B-Person的分数是1.5....实际上，转移矩阵是BiLSTM-CRF模型的一个参数。在训练模型之前，你可以随机初始化转移矩阵的分数。这些分数将随着训练的迭代过程被更新，换句话说，CRF层可以自己学到这些约束条件。

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以下模型实现和评估脚本，详见 Github-DSXiangLi/ChineseNER NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息...不以中文分词作为输入粒度的原因也很简单，其一分词本身的准确率限制了NER的天花板，其二不同领域NER的词粒度和分词的粒度会存在差异进一步影响模型表现。...考虑到不同实体类型的占比往往存在差异（尤其是对细分类别的NER任务），所以整体评估一般以micro为准。在MSRA和people daily数据集上差别不大，因为只有3类实体且数据量差不太多。...NER任务需要的文本信息可以大致分成词信息，考虑上下文的词信息，以及信息到实体类型的映射。...在NER模型中第一层BiLSTM从NER标注数据中学习上下文信息，第二层BiLSTM的输入由第一层输出和LM模型的输出拼接得到，这样就可以结合小样本训练的文本表征和更加通用LM的文本表征。 ?

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这一章让我们来看下如何把NER的序列标注任务转换成阅读理解任务。...第一部分是阅读理解任务主要处理模型的输入，第二部分是entity Span抽取任务针对模型的输出。...因为他们其实是针对不同问题的改良，可以在不同的场景下分开使用阅读理解：Tag -> Q&A 样本生成在之前的NER任务中，对不同的实体类型的处理就是在label中使用不同的tag，地点就是LOC，人物就是...QA的模型结构增加了实体类型和文本的交互增加新的实体类型，只会增加对应的训练样本，不会增加模型复杂度哈哈天上从来不会掉馅饼，有优点肯定有缺点滴～这个paper中没有提，不过在使用中感觉有几点需要填坑...QA的样本构建方式加剧了Data Imbalance，原先有实体/无实体的比例如果是1:10，3类实体的QA样本可能就是1:30，会出现大量无实体的sample QA的构建方式导致一次推理只能提取1种实体类型

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独家 | 采用BERT的无监督NER（附代码）

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命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。...上一期我们介绍了NER的基本概念，大致介绍了NER常用的模型。本期我们详细介绍目前NER最常用的两种深度学习模型，LSTM+CRF和Dilated-CNN。...如上图所示，是用双向LSTM+CRF进行命名实体识别的模型结构图。我们来好好分析一下这个模型，看数据的流转和各层的作用。...总结 LSTM+CRF和ID-CNN+CRF两种模型其实都是同一个架构：深度学习特征提取+CRF解码。现在绝大部分的NER任务都是采用这样的一套框架。...本文详细的介绍了上述两种方法的模型结构和本质，具体的实现和代码，包括数据预处理，模型搭建，训练，部署等在我们的知识星球里都有详细的介绍

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