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前言最近在做命名实体识别（NamedEntityRecognition,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（SequenceTagging）的方式来做，老NL…
近几年有哪些比较简单而有效的NER（named-entityrecognition）模型?对NLP领域没什么接触，需要完成一个NER的task，请问最近两三年的ACL、ICLR、NIPS等会议有什么关于NER的论文值得推…
【论文】NLP中命名实体识别从机器学习到深度学习的代表性研究NER是自然语言处理中相对比较基础的任务，但却是非常重要的任务。在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输...
论文研读笔记1.1研究动机本周研读的论文是ChineseNERUsingLatticeLSTM,这篇文章发表于ACL2018，应该是预训练模型大行其道之前，命名实体识别的STOA。本文的核心思想是在基于字的LSTM+crf的经典模型的基础上，将词的信息也编码进去，利用大量自动分词的语料来加强对于命名实体…
目前NER能达到的效果，取决于什么？Q:目前NER能达到什么样的效果，取决于什么？Q:论文中，NER一般能做到多高的准确率？工业界一般又是多少呢？A:好像MSRA的一个NER数据是目前最难做的开放NER任务？Q:现在的简单三类别的NER在
这篇论文是18年发表在ACL上的论文，是18年基于字符的中文命名体识别的最好的模型。（19年IJCAI发表的CNN-BasedChineseNERwithLexiconRethinking，是在这篇论文上做的改进，也可…
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