sighan 2006 MSRA命名实体语料(BIO格式)下载 [问题点数:0分]

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sighan 2006 MSRA命名实体语料(BIO格式)
<em>2006</em>年<em>sighan</em><em>命名</em><em>实体</em>识别任务<em>语料</em>,MSRA提供。已经转成BIO<em>格式</em>,可直接用于NER训练
msra(命名实体语料)
<em>msra</em>(<em>命名</em><em>实体</em><em>语料</em>),<em>sighan</em> bakeoff <em>2006</em> <em>命名</em><em>实体</em>识别的<em>语料</em>库,
msra公开命名实体训练语料
<em>msra</em>公开<em>命名</em><em>实体</em>训练<em>语料</em>,具体文档见压缩包,可以用于训练<em>命名</em>识别识别
命名实体识别训练集汇总(一直更新)
在学习过程总,整理了一些已标准好的训练集,汇总如下:n链接: https://pan.baidu.com/s/1BU0XS-I5qZIA7Y9trGxc8w 提取码: gnqtn来源:https://github.com/zjy-ucas/ChineseNERn链接: https://pan.baidu.com/s/1lpsX7xjNxU6BtIaKQuG-cQ 提取码: ewmxn来源:http...
msra(NER)命名实体识别语料
采用如下标注方法: nr人名 ns 地名   nt 机构团体    “团”的声母为t,名词代码n和t并在一起。 nz 其他专名 eg:红军/nt 将领/o 孙毅/nr 将军/o 为/o 我们/o 收藏/o 的/o 二十余册/o (/o 1937年/o —/o 1945年/o )/o 晋察冀抗日根据地/ns 出版物/o
干货下载 | 中文自然语言处理 语料/数据集
ChineseNlpCorpus搜集、整理、发布中文自然语言处理 <em>语料</em>/数据集,与有志之士共同促进中文自然语言处理 的 发展。情感/观点/评论 倾向性分析1、ChnSentiCorp_htl_all 数据集数据概览:7000 多条酒店评论数据,5000 多条正向评论,2000 多条负向评论<em>下载</em>地址:https://github.com/SophonPlus...
中文命名实体识别语料大集合(MSRA+人民日报+Boson)
整理了一下经典的中文<em>命名</em><em>实体</em>识别<em>语料</em>。压缩包内含有: (1)微软亚研院MSRA:46365条<em>语料</em> (2)人民日报:23061条<em>语料</em> (3)Boson:2000条<em>语料</em>
命名实体识别
方法有HMM、ME、crf、svm、mlp等nnnnn基于HMM、ME、CRF的方法和分词,pos-tagging类似,字标注方法nnnnnnnnn基于SVMnnn以英文<em>命名</em><em>实体</em>识别为例,将识别看成分类问题,从<em>语料</em>库中提取每个词及其上下文的特征,加上该词的标签,组成一个训练样本,训练svm分类器,完成之后对未标注语句即可进行识别。nfeaturenimport
sighan-bakeoff
著名的Sighan Bakeoff<em>语料</em>。包含了训练集、测试集及测试集的(黄金)标准切分,同时也包括了一个用于评分的脚本和一个可以作为基线测试的简单中文分词器。
msra Ner+ 分词
msar<em>实体</em><em>命名</em>与分词资源,同一处资料,训练集与测试集均有分词和ner标注
基于crf的CoNLL2002数据集命名实体识别模型实现-pycrfsuite
下面是用python的pycrfsuite库实现的<em>命名</em><em>实体</em>识别,是我最初调研<em>命名</em><em>实体</em>识别时跑的案例,为了感知<em>命名</em><em>实体</em>识别到底是什么,记录在下面,为了以后查阅。n案例说明:n内容:在通用<em>语料</em>库CoNLL2002上,用crf方法做<em>命名</em><em>实体</em>识别(地点、组织和人名)。 n工具:Anaconda2n n<em>语料</em>库介绍:n - 通用<em>语料</em>库: CoNLL2002n - 语言: 西班牙语n - 训练集: 8323...
处理好的人民日报语料,可以直接用CRF训练命名实体
处理好的人民日报<em>语料</em>,用于<em>命名</em><em>实体</em>识别,两个文件分别为字符集和词语级
可直接用于crf训练的人民日报命名实体语料
可直接用于crf训练的人民日报<em>命名</em><em>实体</em><em>语料</em>,用98年人民日报处理的,其中/t对应TIM,等等,nz没有纳入到<em>语料</em>中,之前那个处理过程中出现了一些错误,非常抱歉,如果是<em>下载</em>了之前的那个可以联系我索要新的。
自然语言处理语料库标注集以及符号说明
花费大量时间搜集的自然语言处理<em>语料</em>库标注集,包括词性标注集、<em>命名</em><em>实体</em>识别BIO标注、中文组块分析chunk标记。
一个简单的实体标注器
可以对文本中<em>实体</em>进行标注,并且可以标注出<em>实体</em>的关系
命名实体识别标记语料
已经标记号label的中文<em>命名</em><em>实体</em>识别的<em>语料</em>库,采用BIM标志形式。包括人名(PERSON)、地点(LOCATION)、时间(TIME)及机构名(ORGANIZATION)。
中文命名实体识别语料
BIO标注集,即B-PER、I-PER代表人名首字、人名非首字,B-LOC、I-LOC代表地名首字、地名非首字,B-ORG、I-ORG代表组织机构名首字、组织机构名非首字,O代表该字不属于<em>命名</em><em>实体</em>的一部分。
1998人民日报语料实体识别标注集
BIOW<em>格式</em>已标注好的<em>实体</em>识别数据集,可以直接用CRF++训练的数据集。
命名实体识别(NER)
       <em>命名</em><em>实体</em>识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。nn      一般来说,<em>命名</em><em>实体</em>识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(<em>实体</em>类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)<em>命名</em><em>实体</em>。nn        <em>命名</em><em>实体</em>识别是作为分词的一个后续...
【NLP】命名实体标注方法——BIOES标注法
B表示这个词处于一个<em>实体</em>的开始(Begin), I 表示内部(inside), O 表示外部(outside), E 表示这个词处于一个<em>实体</em>的结束为止, S 表示,这个词是自己就可以组成一个<em>实体</em>(Single)nnBIOES 是目前最通用的<em>命名</em><em>实体</em>标注方法。n...
Bilstm+crf中的crf作用详解
https://blog.csdn.net/qq_41853758/article/details/82749981n
命名实体识别conll 数据集
为啥这种数据集还藏着掖着,花了1块5,现在把资源分享出来nn数据集详情nn看了一下好像12的数据有问题不能用,其他的应该没问题nn链接:芝麻开门nn密码:i0nqnn ...
MSRA相关资料总结!
MSRA是我心怡的圣地,资讯篇以此文开头,希望研二时能有机会做intern
微软亚洲研究院语料库(1 089 050 字,训练集和测试集)
微软亚洲研究院<em>语料</em>库(1 089 050 字,训练集和测试集),有UTF8和GBK两种<em>格式</em>
序列标注中的BIO标注介绍
一、序列标注      序列标注(Sequence labeling)是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中,我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说,一个序列指的是一个句子,而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题,如提取出会议时间、地点等。      序列标注一般可以分为两类:1、原始标注(Raw labeling):每个元素都...
基于Anchor的 ner 命名实体识别 医疗实体
赛题说明n本次大赛旨在通过糖尿病相关的教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘并构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率,高效的算法来挑战这一科学难题。第一赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的<em>实体</em>标注构建”,第二赛季课题为“基于糖尿病临床指南和研究论文的<em>实体</em>间关系构建”。本次大赛禁止使用外部数据,可以使用外部工具。本次大赛禁止通过构造字典方式来进行<em>实体</em>预测。nn文件标注工作基于brat软件,h...
维基百科中文语料(已分词)
自己用来训练word2vec的,已提取文本,做了分词处理,过滤了大部分的特殊字符。 共包含3273626个段落的文本(一个段落包含了多个语句)。 处理后的<em>语料</em>有1.1G,由于文件较大,提供百度网盘<em>下载</em>地址。
命名实体识别—NER——CRFPP
在深度学习技术火起来之前,主流的、最有效的方法,就是CRF(条件随机场)模型。本文不对CRF模型进行展开讲解,而是结合我之前参加的瑞金医院NER赛题,直接用CRF++工具进行实战。下面直接进入正题。nn nn1.赛题解读nn赛题介绍:http://www.datafountain.cn/#/competitions/269/intronnnn总结一下,这个题目要求我们对数据集中的每条记录,提取出正...
微软亚洲研究院中文分词语料___icwb2-data
微软亚洲研究院中文分词<em>语料</em>_icwb2-data_自然语言处理_科研数据集
对话系统——基于神经网络的NER命名实体识别
基于Deeppavlov的<em>命名</em><em>实体</em>模型解析概述模型实现数据<em>下载</em>并解压读取数据库准备字典建立数据生成器Mask的使用搭建卷积神经网络padding执行训练欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚...
OpenNLP进行中文命名实体识别(上:预处理及训练模型)
使用Apach OpenNLP进行中文<em>命名</em><em>实体</em>识别
自然语言处理N天-Day1401中文命名实体提取(NER)
新建 Microsoft PowerPoint 演示文稿 (2).jpgnn说明:本文依据《中文自然语言处理入门实战》完成。目前网上有不少转载的课程,我是从GitChat上购买。n第十四课 中文<em>命名</em><em>实体</em>提取(NER)n<em>命名</em><em>实体</em>识别(Named EntitiesRecognition,NER)是自然语言处理的一个基础任务。其目的是识别<em>语料</em>中人名、地...
人民日报标注语料库(PFR)
n n n nnnnnnnnPFR<em>语料</em>库是对人民日报1998年上半年的纯文本<em>语料</em>进行了词语切分和词性标注制作而成的,严格按照人民日报的日期、版序、文章顺序编排的。文章中的每个词语都带有词性标记。目前的标记集里有26个基本词类标记(名词n、时间词t、处所词s、方位词f、数词m、量词q、区别词b、代词r、动词v、形容词a、状态词z、副词d、介词p、连词c、助词u、语气词y...
【自然语言处理】标注体系:IO, BIO, BMEWO, and BMEWO+
IO EncodingThe simplest encoding is the IO encoding, which tags each token as either being in (I_X) a particular type of named entity type X or in no entity (O). This encoding is defective in that it ...
命名实体语料
<em>命名</em><em>实体</em><em>语料</em>,用于<em>命名</em><em>实体</em>识别训练等。 <em>命名</em><em>实体</em><em>语料</em>,用于<em>命名</em><em>实体</em>识别训练等。
中文NLP命名实体识别序列标注工具YEDDA
中文NLP序列标注工具。利用CRF进行<em>命名</em><em>实体</em>识别NER,自动标注数据集产生<em>语料</em>库,可以选择BIO或者BMES标注体系。
NLP之中文命名实体识别
在MUC-6中首次使用了<em>命名</em><em>实体</em>(named entity)这一术语,由于当时关注的焦点是信息抽取(information extraction)问题,即从报章等非结构化文本中抽取关于公司活动和国防相关活动的结构化信息,而人名、地名、组织机构名、时间和数字表达(包括时间、日期、货币量和百分数等)是结构化信息的关键内容。nn<em>命名</em><em>实体</em>识别(Named EntitiesRecognition,NER),...
NLP入门(四)命名实体识别(NER)
  本文将会简单介绍自然语言处理(NLP)中的<em>命名</em><em>实体</em>识别(NER)。n  <em>命名</em><em>实体</em>识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说,<em>命名</em><em>实体</em>识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(<em>实体</em>类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百...
NER -- 词向量与标注预处理阶段
0、前言rn本文旨在对自己<em>命名</em><em>实体</em>识别中词向量与标注预处理阶段的总结。此处假设给定大量文本,以及部分对应的标注(此处使用的是IOB标注方案),但是文本与标注是分开存储的。rn在我们进行NER的预测任务之前,我们需要做以下工作:rn(1)对每个文本进行分词(当然这里分词也要注意用什么标准进行分词,此处不解释),然后用空格(join)连接每个词,同时对部分文本进行打标注,分开存储成两个文件。rn(2)对分好词...
基于深度学习的命名实体识别详解(附Github代码)
<em>命名</em><em>实体</em>识别(NER)是在自然语言处理中的一个经典问题,其应用也极为广泛。比如从一句话中识别出人名、地名,从电商的搜索中识别出产品的名字,识别药物名称等等。传统的公认比较好的处理算法是条件随机场(CRF),它是一种判别式概率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。简单是说在NER中应用是,给定一系列的特征去预测每个词的标签。如下图:nnnX我们可以看做成一
SIGHAN-中文分词
中文分词
SIGHAN国际汉语分词数据集backoff2005
2nd International Chinese Word Segmentation Bakeoff - Data Release Release 1, 2005-11-18 * Introduction This directory contains the training, test, and gold-standard data used in the 2nd International Chinese Word Segmentation Bakeoff. Also included is the script used to score the results submitted by the bakeoff participants and the simple segmenter used to generate the baseline and topline data.
基于CRF++的NER
n n n 1.linux下使用CRF++结合java做的<em>命名</em><em>实体</em>识别2.Ubuntu上安装CRF++n n nn
SIGHAN 2006 Bakeoff-3中文语料
著名的Sighan Bakeoff<em>语料</em>。包含了训练集、测试集及测试集的(黄金)标准切分。
微软亚洲研究院语料
微软亚洲研究院<em>语料</em>库,里面包含了utf-8编码和gbk编码
基于tensorflow深度学习的中文命名实体识别
该文档是基于tensorflow深度学习的中文<em>命名</em><em>实体</em>识别,经过测试,可以使用,且效果很好。当前版本基于双向循环神经网络(BiRNN) + 条件随机场(CRF)来完成<em>实体</em>的标注。 基本思路是利用深度神经网络提取特征,从而避免了手动提取特征的麻烦。 第二部和传统的方式一样,使用CRF在做最后的标注。该程序使用Tensorflow完成,使用了当前较新的DataSet API,使数据预处理和feed更优雅。
缺乏标注语料下如何实体识别
最近有知识图谱的任务,要做<em>实体</em>识别。才发现<em>实体</em>识别的坑在于公开数据集只标注了人名机构名地点,但是知识图谱的需求一般都是针对垂直领域。即需要识别出数据库字段对应特定的<em>实体</em>,然而有些领域的<em>实体</em>标注会很麻烦,一个是没有足够的<em>语料</em>,一个是非专家可能会标错。rn因此找了一个无监督生成<em>实体</em>的方法。rnhttps://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3865922/rn其核心...
GENIA corpus3.02p生物医学实体识别语料
GENIA<em>语料</em>库是为GENIA项目编写并标注的最初的生物医学文献集合。这个<em>语料</em>库是为了发展和评估分子生物学信息检索及文本挖掘系统而创建的。这个<em>语料</em>库包含1999条Medline的摘要,这些摘要是由PubMed按照human、blood cells以及transcription factors三个医学主题词(medical subject heading terms )为搜索条件搜索到的。这个<em>语料</em>库已经被按照不同级别的语言信息、语义信息进行标注。
利用brat进行语料标注
标注<em>语料</em>的时候可以采用brat<em>语料</em>标注工具nn具体过程参见 http://wetest.qq.com/lab/view/31.html nbrat具体相关配置步骤:http://brat.nlplab.org/configuration.htmlnnnn配置细节nn在配置entity时,还可以实现entity的层次结构。通过在每行开始处插入TAB字符指定这一层次结构。 n(注:这里不可以用空格来代...
crf分词标注训练语料
用与crf分词,标注训练<em>语料</em>。 nlpcc2015任务一的数据
act中文语料标注工具
专业的标注工具(名<em>实体</em>识别 模板元素识别) 很实用 很权威
msra实体识别与分词语料
<em>msra</em><em>语料</em>包括<em>实体</em>识别(NER)和分词(seg)已标注数据,包括已标注的训练集和测试集,<em>实体</em>识别采用BIO标注,分词采用BM1M2MES六标注
命名实体识别的两种方法
作者:Walkernn目录nn&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;一.什么是<em>命名</em><em>实体</em>识别nn&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;二.基于NLTK的<em>命名</em><em>实体</em>识别nn&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nbsp;三.基于Stanford的NERnn&amp;amp;nbsp;&amp;amp;nb
98人民日报语料标注版
98人民日报<em>语料</em>标注版,给的是词性标注后的,如果想用于<em>命名</em><em>实体</em>识别只需要将对应的词性保留,其余变成/o即可。
基于海量新闻语料训练得到的实体词向量
该资源便于对词向量感兴趣的童鞋进行实验
HIT中文命名实体识别
rnn概况介绍rn<em>命名</em><em>实体</em>识别任务是指识别文本中具有特定意义的<em>实体</em>,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。在当今世界,随着计算机的普及以及互联网的迅猛发展,大量的信息以电子文档的形式呈现在人们面前。为了应对信息爆炸带来的严重挑战,人们迫切需要一些自动化的工具帮助他们在海量的信息源中迅速找到真正重要的信息。于是信息抽取研究应运而生。而<em>命名</em><em>实体</em>识别研究是信息抽取中的重要组成部分,同时它还能应用于自动...
中文关系识别数据-中文阅读理解数据-命名实体识别数据等
中国省市经纬度坐标 中国省市邮政编码大全 全国区划和城乡划分代码(2015) 成语大全 中文人名大全及金庸小说、三国演义及红楼梦人物姓名 中文<em>命名</em><em>实体</em>识别数据 中文关系识别数据 中文阅读理解数据 中文图文问答数据
NLP案例——命名实体识别(Named Entity Recongition)
NLP案例——<em>命名</em><em>实体</em>识别(Named Entity Recongition)nn<em>命名</em><em>实体</em>识别是NLP里的一项很基础的任务,就是指从文本中识别出<em>命名</em>性指称项,为关系抽取等任务做铺垫。狭义上,是识别出人命、地名和组织机构名这三类<em>命名</em><em>实体</em>(时间、货币名称等构成规律明显的<em>实体</em>类型可以用正则表达式等方式识别)。当然,在特定的领域中,会相应地定义领域内的各种<em>实体</em>类型。nn  小明      在       ...
alt Inc.在VLSP-2018命名实体识别竞赛中夺冠
东京--(美国商业资讯)--曾开发al+ P.A.I.(个人人工智能)的altInc.(总部位于日本东京,以首席执行官Kazutaka Yonekura先生为法人代表)在越南语及语音处理会议(以下称为“VLSP”)于2018年3月23日在越南河内科技大学举行的2018年<em>命名</em><em>实体</em>识别竞赛(2018 NamedEntity Recognition Contest)中夺冠。VLSP是规模最大的自然语言处...
自然语言处理语料
搜狗新闻<em>语料</em> 密码:7grc n百度百科数据 密码:gshk nSougouR<em>语料</em> 密码:phwd nfreebase_mid2name 密码:cafv nfreebase-FB5M 密码:0imt n69万大词库 密码:fmqf n汉语词库 密码:witn n哈工大LTP models ...
pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(命名实体识别)
pytorch实现BiLSTM+CRF用于NER(<em>命名</em><em>实体</em>识别)nn在写这篇博客之前,我看了网上关于pytorch,BiLstm+CRF的实现,都是一个版本(对pytorch教程的翻译),n翻译得一点质量都没有,还有一些竟然说做得是词性标注,B,I,O是词性标注的tag吗?真是误人子弟。所以n自己打算写一篇关于pytorch上实现<em>命名</em><em>实体</em>识别的翻译,加入自己的理解。前面是一些牢骚话nnBiLSTM...
香港城市大学语料库;微软亚洲研究院语料库;北京大学语料库;
香港城市大学<em>语料</em>库(1 772 202 字,训练集)、微软亚洲研究院<em>语料</em>库(1 089 050 字,训练集)、北京大学<em>语料</em>库(1 833 177 字,训练集)
通过主动学习的方法进行自动语料标注
目前正在做句子主干提取方面的工作,主要方法是构建二分类器,提取句子分词之后每个词的特征来决定分词的取舍。由于需要标注大量的训练<em>语料</em>,采用人工的方法费时费力,于是采用主动学习的方法实现<em>语料</em>标注,我实现的步骤如下:n1、先对<em>语料</em>实现人工标注一部分 n2、使用机器学习训练模型如SVM、LR对已经标注的<em>语料</em>训练,把为标注的<em>语料</em>作为测试集 n3、为测试机样本产生标签及置信度(即标签的准确性的概率值) n4、通
(四)序列标注——实体识别BERT-BLSTM-CRF(下)
n n n         前面说的是ner的经典算法以及今年的一些比较好的工作,最近bert模型刷新了NLP的绝大部分任务,可谓是一夜之间火爆了整个NLP界,这里我简单记录下bert在NER上的使用,至于原理部分我后续的博客会做详细的说明。这里先暂时理解成bert同样也是产生embedding的工具就可以,只不过这个embedding比Word2vec的embedd...
关系抽取语料
nlp-tutorial-master.zip 是关于医学的关系抽取<em>语料</em>。
10.新闻语料分类
# -*- coding: utf-8 -*-n&quot;&quot;&quot;nCreated on Mon Oct 8 16:41:10 2018nn@author: asusn&quot;&quot;&quot;n#10 新闻<em>语料</em>分类nn#10.1 获取新闻文章n#本章将构建一个按照主题为最新的新闻报道分组的系统。你可以运行几周(或更长时间)以了解这n#段时间新闻趋势的变化。n#http://www.reddit.com/loginnn#找不到...
java 处理人民日报98年语料库处理复合标注词
主要处理nz i lrnrnpublic static void main(String[] args) {rn        // TODO Auto-generated method stubrnrn        StringBuffer sb = new StringBuffer();rn        String tempstr = null;rn        try {rn    
CRF++命名实体识别
使用CRF++的windows版本rnrndoc文件:就是官方主页的内容。rnexample文件夹:有四个任务的训练数据、测试数据和模板文件。rnsdk文件夹:CRF++的头文件和静态链接库。rncrf_learn.exe:CRF++的训练程序rncrf_test.exe: CRF++的预测程序rnlibcrfpp.dll: 训练程序和预测程序需要使用的静态链接库。rn实际上,需要使用的就是crf
自然语言处理pyltp(词性标注、命名实体识别、角色标注等)
pyltp 是 LTP 的 Python 封装,提供了分词,词性标注,<em>命名</em><em>实体</em>识别,依存句法分析,语义角色标注功能。npyltp的github项目:https://github.com/HIT-SCIR/pyltpnpython环境:python3.6n系统:Win10npyltp和模型请自行<em>下载</em>。n目录分句分词词性标注<em>命名</em><em>实体</em>识别依存语义分析语义角色标注n分句npyltp提供的SentenceS...
语料库,自己整理的,有需要的吗
<em>语料</em>库,自己整理的,对txt文件进行去停用词、分词。(停用词是指对文本含义几乎没有影响的词,这些词存入到.txt,分词调用的结巴分词库)
1998年人民日报语料库,词的最长,最短匹配 提取问题,
由于<em>语料</em>中包括rn [中央/n 人民/n 广播/vn 电台/n]nt rn此类词问题,可以选择最长词提取,也可以选择最短词提取rnrnrn# -*- coding: utf-8 -*-nimport codecsnnwordfile=codecs.open("199801.txt",encoding="gbk")ncurpusfile=codecs.open("curpus.txt",'w'
康奈尔电影对话语料
康奈尔电影对话<em>语料</em>库,英文。
命名实体:中文命名实体识别简介
一、概念nnnn1、<em>实体</em>nn一切具有特定属性集合的物体都可以称为<em>实体</em>。nnnn2、<em>命名</em><em>实体</em>nn一般包括三大类(<em>实体</em>类、时间类、数字类),七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)。nnnn3、<em>命名</em><em>实体</em>识别过程nn(1)确定<em>实体</em>的边界,即确定哪些词属于<em>实体</em>。 n(2)确定<em>实体</em>的类别,即确定<em>实体</em>属于人名或者机构名等。nnnn4、<em>命名</em><em>实体</em>识别难点nn(1)各类<em>命名</em><em>实体</em>没有严格的<em>命名</em>规范 n(
CRF+词典方法的中文命名实体识别工具
是依靠条件随机场和字典方法的中文<em>命名</em><em>实体</em>识别的小工具,需要安装java虚拟机。解压后直接使用!!
NLP学习路径(四):NLP词性标注与命名实体识别
1、词性标注n(1)词性标注简介n词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴,确定其词性并加以标注。但在中文中,一个词的词性很多时候都是不固定的。从整体上看大多数词语,尤其是实词,一般只有1-2个词性,且其中一个词性的使用频次远远大于另一个,即使每次都将高频词性作为词性选择进行标注,也能实现80%以上的准确率。n目前较为主流的方法是同分词方法一样,将句子的词性标注作为一个序列标注问题来解决,即可以...
北大语料
北京大学现代汉语<em>语料</em>库基本加工规范 俞士汶 段慧明 朱学锋 孙斌 (北京大学计算机系,北京大学计算语言学研究所 北京 100871) 摘要:北京大学计算语言学研究所已经完成了一个有 2700 万汉字的现代汉语<em>语料</em>库的基 本加工。加工项目除词语切分和词性标注外,还包括专有名词(人名、地名、团体机构名称 等)标注、语素子类标注以及动词、形容词的特殊用法标注。这项大规模语言工程的顺利完 成得益于事先制订并
制作文本识别训练样本的语料
从网上<em>下载</em>的小说的txt文件往往含有较多的换行符,空格等字符,这在生成训练样本的时候是不需要的,甚至会出错,需要对这些文本进行预处理,将所有行合并成一行,并删除无用的字符,nimport randomnwith open('novels.txt', mode='r', encoding='utf-8') as f:n data = f.readlines()n nlines = []n...
使用keras搭建BiLSTM对人民日报语料进行分词
代码移步我的GITHUB——PeoplesDailyNER n其中的README已经详细说明,若有疑问请留言。
NLP中语料编码问题处理
python中文编码问题
1998年人民日报POS标注语料
1998年人民日报词性标注<em>语料</em>,可用来进行分词,词性标注,<em>命名</em><em>实体</em>识别工作。
NLP序列标注&命名实体识别相关算法
结构学习:序列标注n维特比算法(一)n维特比算法(二)nCRF算法简介入门nTensorFlow教程——Bi-LSTM+CRF进行序列标注(代码浅析)n自然语言处理PPT笔记-NLP数学基础nTensorflow进行POS词性标注NER<em>实体</em>识别 - 构建LSTM网络进行序列化标注n自然语言处理3 – 词性标注n<em>命名</em><em>实体</em>识别(NER)nn...
coae2014测评语料数据
<em>语料</em>规模大,包括新闻文本、微博等各种<em>语料</em>。部分情感文本采用手工标注。只需<em>下载</em>压缩包并解压后即可使用。
机器学习文本训练语料集(20大分类)
机器学习文本训练<em>语料</em>集(20大分类),包含: IT,汽车,母婴,健康,教育,彩票,财经,房产,家居,科技,社会,时尚,时政,体育,星座,游戏,娱乐等。
CRF命名实体识别的一些tips
CRF<em>命名</em><em>实体</em>识别的一些心得
BERT中文实战---命名实体识别
我一直做的是有关<em>实体</em>识别的任务,BERT已经火了有一段时间,也研究过一点,今天将自己对bert对识别<em>实体</em>的简单认识记录下来,希望与大家进行来讨论nnBERT官方Github地址:https://github.com/google-research/bert,其中对BERT模型进行了详细的介绍,更详细的可以查阅原文献:https://arxiv.org/abs/1810.04805nnbert可...
语料库资源
【中英】rnCWMT,http://nlp.nju.edu.cn/cwmt-wmt/rnrnDescription of Data.rnrnThis folder contains data collected and shared by China Workshop on Machine Translation (CWMT) community, for the training, develo
多功能标注工具
可用于分割标注、检测标注。支持矩形框、多边形、直线、弧线等标注,支持标注VOC的xml
语料库资源————(三)
<em>语料</em>库文档资料n   国家语委现代汉语<em>语料</em>库介绍   ※<em>下载</em>次数:5481 n   国家语委现代汉语<em>语料</em>库词类标记集   ※<em>下载</em>次数:3894 n   国家语委现代汉标注<em>语料</em>库数据及使用说明   ※<em>下载</em>次数:4797 n  在线<em>语料</em>库字词频数据n   现代汉语<em>语料</em>库词频表:在线现代<em>语料</em>库词频数据。   ※<em>下载</em>次数:10266 n   现代汉语<em>语料</em>库分词类词频表:在线现代<em>语料</em>库带词类标注
生物医学文本挖掘BioNLP
n n n 1、简介nBioNLP Shared Task(BioNLP-ST)是一个生物文本挖掘领域的国际比赛,截止到2016年,已经举办了10年,每年都吸引了来自剑桥大学、麻省理工学院等国际一流大学的科研人员参加。比赛的任务就是看哪个团队研发的算法模型能够精准智能地从文本中自动提取出复杂的生化反应网络。n2、国内相关资讯nn实验室参加BioNLP-ST 2016评...
电子病历命名实体识别NER
生成数据集n医生给的标签<em>格式</em>nnnn将<em>命名</em><em>实体</em>和标签当成jieba分词中的分词和词性,更新到jieba词典中,然后对病历文档进行分词,按照BIO标注每个字,每句话结束用空格分开。nn        nn按照1:2:12的比例将病历数据保存到dev/test/train三个文件中nn nn数据加工n1、将数据转换成BIOES标注,增加了ES,因为标注信息变多了特征会更丰富。nn2、给每个char和t...
ace语料,关系抽取可以用
ace_multilang_tr中的其中一个文件,从LDC上面<em>下载</em>下来
语料库标注工具SUTDAnnotator
<em>语料</em>库标注工具SUTDAnnotator,研究自然语言处理的同学推荐使用。
知乎实时数据(问题-以及答案)-语料
n n n 最近正在搞知乎的爬虫,目前每日稳定能爬接近100万条的数据,大概有2G多,目前已经有8G左右,想要做一些<em>语料</em>分析的同学怎么私信我拿数据哦n数据<em>格式</em>是问题-答案-评论n来源是每三个小时的更新的热榜以及个人的推荐问题部分,稍后的话会出个知乎爬虫的脚本,大家可以自己拿着爬数据。nn n nn...
MSRA-TD500数据集坐标转换
1.根据MSRA-TD500原旋转坐标,转换成多边形坐标nnnimport osnfrom math import *nimport mathnnnndef rotate(angle, x, y):n &quot;&quot;&quot;n 基于原点的弧度旋转nn :param angle: 弧度n :param x: xn :param y: yn :retur...
实体对象命名规范思考及总结
<em>实体</em>对象<em>命名</em>规范思考及总结n首先看下阿里规范的说明:nn1 ) 数据对象: xxxDO, xxx 即为数据表名。n2 )数据传输对象: xxxDTO, xxx 为业务领域相关的名称。n3 )展示对象: xxxVO, xxx 一般为网页名称。n4 )POJO 是 DO / DTO / BO / VO 的统称,禁止<em>命名</em>成 xxxPOJOnn看下从一篇文章里看到的说明:nnDTOs don’t have...
经典论文复现 | 基于标注策略的实体和关系联合抽取
n n n nn nn n n 过去几年发表于各大 AI 顶会论文提出的 400 多种算法中,公开算法代码的仅占 6%,其中三分之一的论文作者分享了测试数据,约 54% 的分享包含“伪代码”。这是今年 ...
实体识别和关系抽取的联合模型总结
<em>实体</em>识别和关系抽取的目标是从非结构化的文本中发现(<em>实体</em>1、关系、<em>实体</em>2)的三元组,它对知识库的构建和问答任务都很重要,是信息抽取的核心问题。nn现有的关系抽取方法主要有两种:nn1.使用流水线方法进行抽取:先对句子进行<em>实体</em>识别,然后对识别出的<em>实体</em>两两组合,再进行关系分类,最后把存在<em>实体</em>关系的三元组做为输入。nn缺点:1.错误传播,<em>实体</em>识别模块的错误会影响下面的关系分类性能。2.差生了没必要的冗余信...
基本AIML格式中文语料1000条
问题来自常用中文短语,答案来自网络采集。
c 语言描述 严慧敏 数据结构代码下载
c 语言描述 严慧敏 数据结构代码 学习交流用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/fankorz/1966622?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/fankorz/1966622?utm_source=bbsseo[/url]
液晶1602万年历显示下载
液晶显示万年历,有闰年闰月的显示,内部有详细的说明 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/li19880211/2405724?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/li19880211/2405724?utm_source=bbsseo[/url]
hdu 入门代码(2000-2099)下载
很适合ACM初学者的文档, 题目,代码,解体思路一应俱全 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/komai908/2460059?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/komai908/2460059?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的