文章 2024-11-08 来自:开发者社区

如何使用深度学习模型来提高命名实体识别的准确率?

要使用深度学习模型提高命名实体识别(NER)的准确率,可以采取以下策略: 选择合适的模型结构:可以使用基于BiLSTM-CRF的模型,这是目前基于深度学习的NER方法中的最主流模型。BiLSTM能够捕捉长距离依赖信息,而CRF层能够考虑标签之间的转移概率,从而优化序列标注。 数据增强&...

文章 2024-10-28 来自:开发者社区

如何使用深度学习模型来提高命名实体识别的准确率?

要使用深度学习模型提高命名实体识别(NER)的准确率,可以采取以下策略: 选择合适的模型结构:可以使用基于BiLSTM-CRF的模型,这是目前基于深度学习的NER方法中的最主流模型。BiLSTM能够捕捉长距离依赖信息,而CRF层能够考虑标签之间的转移概率,从而优化序列标注。 数据增强&...

文章 2024-09-09 来自:开发者社区

如何使用深度学习模型来提高命名实体识别的准确率?

要使用深度学习模型提高命名实体识别(NER)的准确率,可以采取以下策略: 选择合适的模型结构:可以使用基于BiLSTM-CRF的模型,这是目前基于深度学习的NER方法中的最主流模型。BiLSTM能够捕捉长距离依赖信息,而CRF层能够考虑标签之间的转移概率,从而优化序列标注。 数据增强&...

文章 2024-09-05 来自:开发者社区

如何使用深度学习模型来提高命名实体识别的准确率?

要使用深度学习模型提高命名实体识别(NER)的准确率,可以采取以下策略: 选择合适的模型结构:可以使用基于BiLSTM-CRF的模型,这是目前基于深度学习的NER方法中的最主流模型。BiLSTM能够捕捉长距离依赖信息,而CRF层能够考虑标签之间的转移概率,从而优化序列标注。 数据增强&...

文章 2024-03-30 来自:开发者社区

利用深度学习技术改进自然语言处理中的命名实体识别

命名实体识别(NER)是自然语言处理中的重要任务之一,旨在识别文本中具有特定意义的实体,如人名、地名、组织机构等。传统的基于规则或统计特征的方法在处理语义复杂、实体多样化的情况下表现不佳,因此近年来,研究者们转向利用深度学习技术来改进命名实体识别的性能。 1. 深度学习在命名实体识别中的应用 深度学习技术...

文章 2023-06-12 来自:开发者社区

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注) 1.命名实体识别介绍 命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务: 实体名:人名、地...

深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]:BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集(含智能标注)
文章 2022-02-17 来自:开发者社区

BIB | 深度学习生物医学命名实体识别综述

今天给大家介绍我们湖南大学DrugAI课题组发表在Briefings in Bioinformatics上发表的一篇综述。这篇综述从“单一神经网络、多任务学习、迁移学习和混合模型”这4个方面,介绍了近年来深度学习如何从生物医学文献文中挖掘命名实体以及相关数据集。作者挑选了几个有代表性的方法,在6个常用的数据集上进行了实验比较。结果发现,深度学习的方法要普遍优于传统方法,并且不同的方法和数据集之间....

BIB | 深度学习生物医学命名实体识别综述

本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成,如有任何问题,可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。

产品推荐

智能搜索推荐

智能推荐(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴大数据和人工智能技术,以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀,为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务,助力在线业务增长。

+关注