sighan2006MSRA命名实体语料(BIO格式)

基于种子自扩展的命名实体关系抽取方法的研究

Use wiki and text features to implement named entity disambiguation

提出了一种基于层叠隐马尔可夫模型的方法,旨在将人名识别、地名识别以及机构名识别等

中文命名实体的识别方法研究及其实现，一篇硕士论文,很值得研究！！

基于transR模型的命名实体识别方法并对其效果进行了评估。命名实体识别是信息抽取中的一个重要任务，通过识别文本中的人名、地名、机构名等实体，可以帮助机器理解和处理文本内容。transR模型是一种基于

该数据集面向中文命名实体识别任务，特别是糖尿病领域。数据源自非结构化文本，并采用BIOES标注模式。研究者可利用该数据集快速构建和评估命名实体识别模型，尤其适用于入门学习者，可节省标注成本并加深对任务

使用Bert的中文NER BERT代表中文NER。 数据集列表 cner:数据集/ cner 主持人: : 型号清单 BERT + Softmax BERT + CRF BERT +跨度 需求 1.1

命名实体识别是自然语言处理领域的一项基础性技术。近年来微博等网络社交平台发展迅速,其独特的形式对传统的命名实体识别技术提出了新的挑战。故提出一种基于条件随机场模型的改进方法,针对微博文本短小、语义含糊

用于训练命名实体识别的监督分类器的数据集

主动学习通过选择现有模型中未充分训练的数据进行迭代训练,从而利用少量标注数据训练出较高性能的模型。 传统的主动学习方法只关注数据本身的信息量而忽略了该数据是否孤立。论文提出一种改进的主动学习方法,利用