赛题概要请本赛题排行榜前10的队友通过作品提交源代码，模型以及说明文档，截止时间为09/27/23:59:59.若文件过大，可发送至官网邮箱：AICompetition@iflytek.com。若截止时间内未提交，官方回通过电话联系相关选手，若未接通或接通后5日未提交，视为弃权。赛题背景电子病历是医疗机构对门诊、住院患者进行临床治疗和指导干预的数字化医疗服务工作记录。包含了大量的患者医学信息。医学
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2023-11-14 09:04:58
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腾讯 AI 开放平台 开放了语音、图像等多种 AI 功能接口。本文尝试基于 python 完成对语音识别接口的本地调用。1. 准备工作API 调用需要身份认证。我们首先需要注册并获得 AppID 和 AppKey。在官网注册后，进入控制台，创建一个新应用，并在接口选择栏，为应用勾选“语音识别”。应用创建成功后，记下 AppID 和 AppKey。2. 接口鉴权接口鉴权的要求见官方说明。为完成鉴权，
一、前言1.实体识别的计算算法一般来说实体识别可以通过以下几种算法，准确率依次提升： (1)HMM (2)CRF (3)Bilstm+crf (4)Bert+Bilstm+crf 本节讲一下Bilstm+crf2.实体识别基础知识1.2.1:序列标注 实体识别可以通过序列标注实现，常见标签有：B、I、E、O 例如： 我们规定在数据集中有两类实体，人名和组织机构名称。所以，其实在我们的数据集中总共有
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2023-09-20 07:16:24
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有人能解释一下python为什么有这种行为吗？在让我解释一下。在背景我有一个python安装，我想使用一些不在ASCII表中的字符。所以我改变了python的默认编码。我将每个字符串保存到一个file.py中，这样'_MAIL_TITLE_': u'Бронирование номеров',现在，有了一个替换字典键的方法，我想以动态的方式将字符串插入到html模板中。在我在html页面的标题中放
命名实体识别（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）。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。标注方式BIOB-begin，I-inside，O-outsideBIOESB-begin,I-inside,O-outside,E
作者 | 周志洋命名实体识别（NER, Named Entity Recognition），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。本文将以 BERT 作为时间节点，详细介绍 NER 历史使用过的一些方法，以及在 BERT 出现之后的一些方法。01 NER—过去篇本节将从以下方面展开：1.1 评价指标使用实体级别的精确率、召回率、F1。1.2 基于词典和规则的方法
命名实体识别定义：百度百科定义：命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。维基百科定义：Named-entity recognition (NER) (also known as entity identification, entity chunking and en
pyhanlp中的命名实体识别对于分词而言，命名实体识别是一项非常重要的功能，当然发现新词同样重要（这部分内容被我放在之后的“提取关键词、短语提取与自动摘要、新词识别”与再之后的案例中了。首先是一个简单的例子，展示一下命名实体识别的效果。之后是正式内容：简单的展示例子from pyhanlp import *
"""
HanLP开启命名实体识别"""
音译人名示例
CRFnewSegment =
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition论文地址：https://arxiv.org/pdf/1812.09449.pdf摘要NER的定义，NER的作用，传统方法的缺陷，深度学习的优势。本文对已存在的深度学习NER技术做一个综述，并介绍NER语料库和现有的NER工具。我们将现有的工作分为三类：输入的分布表示，上下文编码，标签解码。
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2021-04-10 14:33:13
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在英文实体识别任务中，单词的大小写通常是判断实体的一个重要信号。有不少算法都可以在标准数据集上取得不错的效果，但是文本中字母的大小写不准确时效果会很差。本文介绍一种利用 Truecaser 进行命名实体识别的算法，Truecaser 可以预测句子中每一个字母是大写还是小写。1.前言Truecaser 可以判断句子中每个字母的大小写，将没有标好大小写或者大小写错误的句子传入 Truecaser 中，
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2023-10-07 21:16:59
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命名实体识别1. 问题定义广义的命名实体识别是指识别出待处理文本中三大类（实体类、时间类和数字类）、七小类（人名、机构名、地名、日期、货币和百分比）命名实体。但实际应用中不只是识别上述所说的实体类，还包括其他自定义的实体，如角色、菜名等等。2. 解决方式命名实体识别其本质是一个序列标注问题，序列标注就是对给定文本中每一个字符打上标签。标签的格式可以分为BO，BIO和BIEO三种形式。对于数据集较少
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2023-05-30 15:01:27
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大家好，今天跟大家介绍一下基于pyltp做中文文本中命名实体的识别。基于词典来介绍一下整个流程，首先跟大家介绍一下理论知识以方便大家理解，最后附上完整代码供大家参考学习。什么是命名实体的识别基于词典与统计的算法一、认识命名实体识别过程 1、什么是命名实体的识别 命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是自然语言处理中的一项基础任务，
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2023-12-09 23:14:18
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# iOS 图片识别 API 实现指南
随着技术的发展，图片识别技术已经变得越来越普遍。在iOS开发中，我们也可以很方便地实现图片识别功能。本文将为你提供一个详细的步骤和代码示例，帮助你在iOS应用中实现图片识别API。
## 整体流程
以下是实现iOS图片识别API的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个新的Xcode项目 |
|
基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现https://github.com/wusaisa/BERT-BiLSTM-CRF-NER用深度学习做命名实体识别https://www.jianshu.com/p/495c23aa5560【NLP实战】tensorflow命名实体识别实战https://zhuanlan.zhihu.com/p/88547918
原创
2022-10-13 10:11:59
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机器学习在命名实体识别的意义
## 引言
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在从文本中识别和提取出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。NER在信息检索、问答系统、机器翻译等领域都有广泛的应用。传统的NER方法需要手工设计特征和规则，但随着机器学习的发展，利用机器学习算法进行NER的研究也日益活跃。本文将介绍机器学习
原创
2023-09-09 06:52:49
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2018-07-20 19:08:00
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关键词：发票识别 私有云发票识别 发票识别API接口 webservice发票识别平台发票，一个再也熟悉不过的财务往来凭证，录入发票，一项让多少财会人员头疼的工作。过去录入一张发票需要一个财会人员5分钟的时间，那么这个人在工作8小时内也只能审核100张左右的发票。以前，没技术，没平台，单靠人工来做这些重复性较大的工作，着实痛苦。自从有了OCR人工智能，这些头疼的事情，也成为了历史。私有云发票识别A
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2023-09-12 22:14:31
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# 在 Python 中实现命名实体识别（NER）接口的教程
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是自然语言处理中的一项重要任务，能够自动识别文本中的人名、地名、日期等特定实体。本文将帮助你理解如何在 Python 中实现一个简单的 NER 接口，并逐步引导你完成这个过程。
## 实现流程
实现 NER 接口可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
阅读前建议先看：知识图谱的基本概念知识图谱的狭义概念狭义的知识图谱特指一类知识的表示，本质上是一种大规模语义网络，包含 实体 (Entity)、概念(Concept)及其之间的各种语义关系。知识图谱作为语义网络的内涵理解知识图谱的概念，要掌握两个要点：第一，其是语义网络，这是知识图谱的本质；第二，其是大规模的，这是知识图谱与传统语义网络的根本区别。语义网络中的点可以是实体、概念
风险识别是风险管理的第一步，也是风险管理的基础。只有在正确识别出自身所面临的风险的基础上，人们才能够主动选择适当有效的方法进行的处理。风险识别是指在风险事故发生之前，人们运用各种方法系统的、连续的认识所面临的各种风险以及分析风险事故发生的潜在原因。风险识别过程包含感知风险和分析风险两个环节。第1点感知风险即了解客观存在的各种风险，是风险识别的基础，只有通过感知风险，才能进一步在此基础上进行分析，
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2023-07-26 15:47:21
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