命名實體識別NER

目錄 1、NER 簡介 2. NER方法  2.1 傳統機器學習方法       2.2 BiLSTM-CRF 2.3 IDCNN-CRF 3. 實戰應用 3.1 語料準備 3.2 數據增強 4. 命名實體識別的難點與現狀 5. 未來研究的重點 6.開源實現 實體識別和關係抽取是例如構建知識圖譜等上層自然語言處理應用的基礎。實體識別可以簡單理解爲一個序列標註問題：給定一個句子，爲句子序列中的每一個

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