微软亚研的中文分词、词性标注和命名实体识别语料

基于Tensorflow1.x实现BiLstm+CRF,代码可运行,包括中药说明书实体识别挑战的比赛数据。

之前学习这个领域时网上找的几篇讲实现比较详细的论文（国内的），应该不算侵权吧……基于SVM和TSVM的中文实体关系抽取基于条件随机域模型的中文实体关系抽取基于正反例训练的SVM命名实体关系抽取信息抽取

命名实体识别数据集ccks2020

命名实体识别 任务定义 在命名实体识别中,人们试图在文本中找到与专有名称(不包括TIME和MONEY)相对应的字符串,并对这些字符串表示的实体类型进行分类。 这个问题之所以难以解决,部分原因是句子分割

基于感知机模型藏文命名实体识别

用与crf分词，标注训练语料。nlpcc2015任务一的数据

#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！！