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针对短文本命名实体识别这项紧缺任务,提出了一种面向短文本的快速有效的命名实体识别方法。该方法主要分成三步:第一步,针对短文本表达不规范特性对命名实体识别的干扰,采取去干扰字符,化繁为简等规范化操作。第
本视频教程将全面解析BiLSTM（双向长短时记忆网络）在命名实体识别中的应用。通过深度学习的角度，我们将详细探讨BiLSTM模型的构建、训练和优化过程。视频中将介绍BiLSTM的原理，特别关注其在处理
如果您正在寻找一个方便易用的Python代码包来实现命名实体识别，那么我可以向您推荐几个优秀的选择。命名实体识别是一种在自然语言处理中广泛应用的技术，它可以识别文本中的实体，如人名、地名和组织机构等。
目前的实体关系识别方法,无法充分利用海量未标注军事文本中的潜在信息,并且在实体关系特征词提取方面并不完善。于是本文对实体关系描述词的特点进行了分析,提出了一种语义层面的弱监督军事实体关系识别技术。本方
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因工作需要，最近在做自然语言处理方面的研究，第一步需要实现中文分词，市面上有许多开源的分词组件，本人使用的是word分词，但这些开源组件中的词库都比较小，因此这段时间主要是在网上爬了各种词库，并通过X
该敏感词库包含：暴恐词库、反动词库、贪腐词库、民生词库、色情词库、其他不便分类的敏感词库
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