基於深度學習做命名實體識別
基於CRF做命名實體識別系列
用CRF做命名實體識別(一)
用CRF做命名實體識別(二)
用CRF做命名實體識別(三)
摘要
1. 之前用CRF做了命名實體識別,效果還可以,最高達到0.9293,當然這是自己用sklearn寫的計算F1值,
後來用**conlleval.pl**對CRF測試結果進行評價,得到的F1值是**0.9362**。
2. 接下來基於BILSTM-CRF做命名實體識別,代碼不是自己寫的,用的github上的一個大佬寫的,換了自己的數據集,得到最終的結果是0.92。
3. 本文主要簡單的介紹下BILSTM-CRF的原理,以及如何把大佬的數據集換成我們自己的數據集,進行訓練。
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基於深度學習做命名實體識別
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