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前言最近在做命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的工作，就是从一段文本中抽取到找到任何你想要的东西，可能是某个字，某个词，或者某个短语。通常是用序列标注（Sequence Tagging）的方式来做，老 NL…
GVim配置一个漂亮的NerdTree GVim使用也有一段时间了，有空写几个简单的教程帮助新手快速上手，定制一个个性化的编辑器把。以下是我的NerdTree效果展示。NerdTree插件 NerdTree下载安装 …
方法/步骤. 1/4 分步阅读. 搜索学术期刊的Endnote样式，点击“下载”，在弹出的窗口中点击“下载”。. 2/4. 将下载好的文件复制到Endnote的Styles目录，打开Endnote软件，点击“编辑”。. 该信息未经授权抓取自百度经验. 3/4. 点击“输出样式”，点击“打开样式管理器 ...win10如何打开资源管理器-百度经验2020-1-31上古卷轴5mod管理器nmm怎么使用-百度经验2019-11-12Excel名称管理器怎么用-百度经验2014-12-11查看更多结果
》，不过只使用置信学习框架只适用于分类任务，如何应用于NER任务，需要进一步探索。Q9、如何克服NER中的类别不平衡问题？NER任务中，常常会出现某个类别下的实体个数稀少的问题，而常规的解决方法无外乎是重采样、loss惩罚、Dice loss [9] 等等。
NER做数据增强，和别的任务有啥不一样呢？很明显，NER是一个token-level的分类任务，在进行全局结构化预测时，一些增强方式产生的数据噪音可能会让NER模型变得敏感脆弱，导致指标下降、最终奔溃。在实践中，我们也可以把常用的数据增强方法迁移到NER中，比如，我们通常采用的「同类型实体」 ...
文/达观数据 高翔（联合创始人，前端项目组、文本语义理解组负责人） 1 NER简介NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）又称作专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。命名实体通常…
众所周知，与英文NER相比，中文NER通常采取基于字符的方式。究其缘由，由于中文分词存在误差，基于字符的NER系统通常好于基于词汇（经过分词）的方法。而引入词汇信息（词汇增强）的方法，通常能够有效提升中文NER…
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众所周知，与英文NER相比，中文NER通常采取基于字符的方式。究其缘由，由于中文分词存在误差，基于字符的NER系统通常好于基于词汇（经过分词）的方法。而引入词汇信息（词汇增强）的方法，通常能够有效提升中文NER…
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