在我们之前的文章“使用SpaCy、ollama创建用于命名实体识别的合成数据集”中，我们探讨了如何使用Qwen生成合成数据，以自动化命名实体识别(NER)的注释过程。通过利用合成数据，我们能够高效地准备来自SmoothNLP金融新闻数据集  的高质量数据集。现在，在这篇文章中，我们将更进

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NER在NLP领域算一个非常基础的问题，可以广泛应用于信息抽取、搜索引擎优化、情感分析、问答系统、推荐系统、市场营销等领域。主要方法有sequencelabeling（序列标注）、intervalprediction（区间预测）和questionanswering（问答）三种方法。写在前面：刚入门NER时，读一些顶会的最新文章

使用doccano标注NER数据详细教程说明：首次发表日期：2024-10-12参考资料：https://github.com/zjunlp/DeepKE/blob/main/README_TAG_CN.mdhttps://doccano.github.io/doccano/tutorial/https://blog.csdn.net/GongYangXianShen/article/details/137270106（转换为BIO格式）部

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使用DeepKE训练命名实体识别模型DEMO（官方DEMO）说明：首次发表日期：2024-10-10DeepKE资源：文档：https://www.zjukg.org/DeepKE/网站：http://deepke.zjukg.cn/cnschema：http://cnschema.openkg.cn/如果需要，设置Github镜像gitconfig--systemurl."https://githubfast.com/"

本文是基于中文语料做的，对于英文语料应该也是同理，即同样适用的。分析stanfordcorenlp的分词结果，可以发现，它好像是对最小的中文词进行分词，即其对中文的分词粒度很小，这对于某些nlp场景可能就不太合适了，自然的就想到能不能将stanfordcorenlp中用于分词的tokenizer替换掉，替换成自

本文是LLM系列文章，针对《ProgGen:GeneratingNamedEntityRecognitionDatasetsStepbystepwithSelfReflexiveLargeLanguageModels》的翻译。ProgGen：使用自反射大型语言模型逐步生成命名实体识别数据集摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论6局限性

文章目录阿里云简介命名实体识别NER阿里云API注册调用代码阿里云简介阿里云是全球领先的云计算及人工智能科技公司，成立于2009年，为200多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云提供了一系列的云计算服务，包括服务器租赁、云数据库、云

大型语言模型的目标是理解和生成与人类语言类似的文本。它们经过大规模的训练，能够对输入的文本进行分析，并生成符合语法和语境的回复。这种模型可以用于各种任务，包括问答系统、对话机器人、文本生成、翻译等。命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）是一种常见的应用方法，可

自我介绍做一个简单介绍，酒架年近48，有20多年IT工作经历，目前在一家500强做企业架构．因为工作需要，另外也因为兴趣涉猎比较广，为了自己学习建立了三个博客，分别是【全球IT瞭望】，【架构师酒馆】和【开发者开聊】，有更多的内容分享，谢谢大家收藏。企业架构师需要比较广泛的知识面，了解一个企业

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命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）是自然语言处理领域中一项关键任务，旨在从文本中识别出命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名、地名、组织名等。NER技术在信息提取、问答系统、机器翻译等多个领域都发挥着不可替代的作用。本文将深入介绍NER的定义、任务目标、方法

概率模型隐马尔科夫，viterbi贝叶斯平滑技术：处理数据矩阵稀疏问题，事件可能在样本库中未出现拉普拉斯平滑Good-Turing平滑词性标注词性标注：给定一个词序列，确定每个词的词性信息来源：词本身，上下文马尔科夫词性标注器，一阶马尔科夫链基于转换的词性标注：让计算机学习修正

原理：让算法“读”懂二手商品——闲鱼二手属性抽取算法-知乎(zhihu.com)现成的模型：RaNER命名实体识别-中文-电商领域-细粒度-base·模型库(modelscope.cn)运行的时候，云端可以正常运行，但是本地报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'transformers.activations'尝试

最近在做一些ner方面的工作，想到了一些小细节，这里回顾记录一下自己之前工作中用到的一些小技巧，主要是通过数据增强和训练策略做一些小提升。后面估计主要工作研究点放大模型和知识图谱了，记录一下原始的数据集的采集：很多项目没有数据集，那么就需要我们去找一些数据集，数据集的一些

文献阅读 （一）利用文本挖掘作为食品科学与营养的大数据分析工具：Utilizationoftextminingasabigdataanalysistoolforfoodscienceandnutrition-Tao-2020-ComprehensiveReviewsinFoodScienceandFoodSafety-WileyOnlineLibrary笔记地址：利用文本挖掘作

当你把单体应用改造为微服务架构，相应的配置文件，也会被分割，被分散到各个节点。这个时候就会产生一个问题，配置信息是分散的、冗余的，变成不好维护管理。这个时候我们就需要把配置信息独立出来，成立一个配置中心。项目简介这是一个基于.NetCore开发的，轻量级配置中心、部署使用简单方

!wgethttps://raw.githubusercontent.com/zhangbo2008/data_ner/main/aomanyupianjian-Oaaaa!pipinstalldatasets#=======加载自己数据集withopen('aaaa')asf:t=f.readlines()save1=[]save2=[]a=''b=''foriint:ifi=

讲在前面，chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面，后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文，比如之前收集过的：https://github.com/cocacola-lab/GPT4IEhttps://github.com/RidongHan/Evaluation-of-ChatGPT-on-Information-Extractionhttps://github.com/cocac

https://tianchi.aliyun.com/forum/post/336310由于标注数据通常是在word级别进行标注的，既然word还会被切分成subtokens，那么意味着我们还需要对标注数据进行subtokens的对齐。同时，由于预训练模型输入格式的要求，往往还需要加上一些特殊符号比如： [CLS] 和 [SEP]。tokenizer有一

命名实体识别命名实体识别（NamedEntityRecognition，简称NER）与自动分词，词性标注一样，命名实体识别也是自然语言处理中的一个基础任务，其目的是识别语料中的人名、地名、组织机

目录前言数据集说明前言序列标注(SequenceLabeling/Tagging)，其目标是为文本中的每一个token分配一个标签，因此Transformers库也将其称为token分类任务。常见的序

在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（MaskedLa

命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决