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- 命名实体识别（NER） - 菜鸟教程
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是自然语言处理（NLP）中的一项基础任务，它的目标是识别文本中具有特定意义的实体，并将其分类到预定义的类别中。
- 实体识别 (NER) - 知乎
摘要：命名实体识别——Name Entity Recognition (NER)是在一段文本中，将预先定义好的实体类型（人名，机构，地名等）识别出来；它是 自然语言处理 中一个非常重要且基础的问题。 本文主要讲述NER的概念，原理，做法，常用模型以及会遇到的坑和解决办法。
- Qwen2命名实体识别 | SwanLab官方文档
命名实体识别 (NER) 是一种NLP技术，主要用于识别和分类文本中提到的重要信息（关键词）。 这些实体可以是人名、地名、机构名、日期、时间、货币值等等。
- 【命名实体识别 (NER)】 (1)：命名实体识别综述 - CSDN博客
本文介绍了命名实体识别（NER）的概念、价值及其在NLP中的应用，包括事件检测、信息检索、语义网络等领域。 同时探讨了NER的研究现状和难点，以及基于规则、统计机器学习和深度学习的不同解决方案。
- 实体识别技术研究进展综述 - Researching
[1] 实体识别技术是一种从源数据中提取出专有名词并标注其类型的技术, 广泛用于信息提取、 信息检索、智能应答系统、 机器翻译等众多自然语言处理中。
- 中文命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）初探 - 郑瀚 - 博客园
命名实体识别（NER）是一种典型的序列标注任务，它将给定句子X = {x1, , xn} 中的每个单词x分配一个实体类型y∈Y，其中Y表示实体标签集合，n表示给定句子的长度。
- taishan1994 awesome-chinese-ner - GitHub
通用的信息抽取：实体、关系、事件（没有在中文数据上的实验），简称USM AAAI 2023 https: arxiv org pdf 2301 03282 pdf MULTI-TASK TRANSFORMER WITH RELATION-ATTENTION AND TYPE-ATTENTION FOR NAMED ENTITY RECOGNITION 2023 https: arxiv org pdf 2303 10870v1 pdf DEEPSTRUCT: Pretraining of Language Models for Structure
- 实体识别_百度百科
实体识别（Entity Recognition）是自然语言处理（NLP）中定位并分类文本中命名实体的关键技术，主要识别人名、地名、组织机构等预定义类别实体。
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