msra(NER)命名实体识别语料

ner数据集,斯坦福出品,用于序列标注,实体命名等等的一个数据集。是测试非常好用的一个数据集

处理好的人民日报语料，用于命名实体识别，两个文件分别为字符集和词语级

#中文命名实体识别基于条件随机场（ConditionalRandomField,CRF)的NER模型##数据集数据集用的是论文ACL2018[ChineseNERusingLatticeLSTM](h

在基于条件随机场的中文命名实体识别任务中，现有表示学习方法学习到的特征存在语义表示偏差，给中文命名实体识别带来噪声。针对此问题，提出了一种基于位置敏感Embedding的中文命名实体识别方法。该方法将

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！！

一篇中文实体识别的文章,为哈工达信息检索实验室的研究生关于实体识别的成果。

基于条件随机场的命名实体识别研究，刘海鹏，王小捷，命名实体识别是自然语言处理的首要的基本工作，本文提出了一个基于条件随机场（简称CRF）的命名实体识别系统，进行了命名实体识别

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