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用于训练命名实体识别的监督分类器的数据集
微软亚研的中文分词、词性标注和命名实体识别语料，包括训练和验证集，xml格式，方便使用，机器学习、信息检索以及NLP领域的研究人员使用来训练模型
一种松耦合的生物医学命一种松耦合的生物医学命名实体识别算法名实体识别算法
ner_elmo 用ELMO命名实体识别(语言模型的嵌入)
文本信息抽取的关键步骤之一是命名实体识别，它在自然语言处理中扮演着重要的角色。其中基于规则的方法是一种常见而有效的实现方式，通过制订专家规则来进行命名实体的识别。例如，可以构建规则来识别特定地名与人民
命名实体识别 使用CONLL格式的数据进行命名实体识别
NER_CRF_Model:使用条件随机字段的命名实体识别
基于种子自扩展的命名实体关系抽取方法的研究
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
描述 命名实体标记的参考pytorch代码。 嵌入 字:GloVe,BERT,DistilBERT,mDistilBERT,MiniLM,基于特征的BERT,使用DSA(动态自注意)池,SpanBER
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