NER CONSTRUCTIONBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	NER CONSTRUCTION
Company Title:
Company Description:
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Company Address:	416 Chestnut St,WESTFORD,MA,USA
ZIP Code: Postal Code:	1886
Telephone Number:	6178263784 (+1-617-826-3784)
Fax Number:
Website:	nerconstruction. com
Email:
USA SIC Code(Standard Industrial Classification Code):	152103
USA SIC Description:	General Contractors
Number of Employees:
Sales Amount:
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Company Directories & Business Directories

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MACK TECHNOLOGIES INC
CROWN SYSTEMS INC
GOGGIN

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THC
TELEPHOTONICS
ACME NORTHEAST INC

Company News:

实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
NER任务一般可分为 flat NER（简单、扁平实体抽取）、 nested NER (嵌套实体抽取) 、 discontinuous NER (不连续实体抽取)。对于其中的这样复杂的子任务，无法使用传统的标记方法将其纳入同一个框架。
实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
NER 也是一项非常实用的技术，包括在互联网数据标注、搜索引擎、推荐系统、知识图谱、医疗保健等诸多领域有广泛应用。 1 环境安装本案例基于 Python>=3 8，请在您的计算机上安装好Python，并且有一张英伟达显卡（显存要求并不高，大概10GB左右就可以跑）。
实体识别「NER」模型有哪些？ - 知乎
3 美团搜索中NER技术的探索与实践, 2020 博客链接：美团搜索中NER技术的探索与实践传统的NER技术仅能处理通用领域既定、既有的实体，但无法应对垂直领域所特有的实体类型，在美团搜索场景下，通过对 POI 结构化信息、商业评论数据、搜索日志等独有数据进行离线挖掘，可以很好地解决领域实体
DNA损伤的修复类型有哪些？ - 知乎
GC-NER是修复任何时期的较大DNA损伤的方式，可通过SOS应激路径激活，真核细胞一般是XPC, RAD23B, TFIIH, XPA, RPA, XPG，而原核细胞一般是UvrA~D这几个酶来修复，一系列NER修复蛋白识别并且聚集到损伤部位，然后含有损伤的双链部分发生解旋，再通过nicking endonuclease切断
有哪些比BERT-CRF更好的NER模型？ - 知乎
前言这篇文章梳理下目前命名实体识别（NER）的业务场景与SOTA方法。说到NER，是绕不开BERT+CRF的，根据本人的经验，BERT+CRF就算不是你当前数据集的SOTA，也与SOTA相差不大了，但考虑到更好的效果：CRF虽然引入了无向图，但只约束了相连结点之间的关联，并没有从全局出发来考虑问题更复杂的业务
命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？ - 知乎
命名实体识别（NER）中，如何同时解决非连续和嵌套实体的识别？嵌套可以采用多头标注，非连续可以采用扩展BIO的标注或是转化为关系抽取问题，如何在工业上同时解决这两个问题呢？显示全部关注者 42
实体命名识别（NER）如何入门？ - 知乎
此外，还有一些NER API，如自然语言工具包（NLTK）、斯坦福命名实体识别器和SpaCy，它们提供了预训练模型和易于使用的接口来提取命名实体。 1 2 三种NER任务常见的NER任务主要包括以下三种：
目前中文命名实体识别有哪些好的选择？ - 知乎
为什么NER如此出色想象一下：你正在阅读一篇关于“华盛顿”的文章。它可能指的是华盛顿州，也可能是华盛顿特区，或者是乔治·华盛顿本人。这很让人困惑，对吧？机器也有同感 —— 除非我们教会它们如何理解这一切。这时，命名实体识别（NER）就派上用场了。 NER就像是赋予人工智能一种超
bert+crf可以做NER，那么为什么还有bert+bi-lstm+crf - 知乎
在两个中文NER上做了些BERT-Softmax与BERT-CRF的实验，理论诚不欺我，实践是与其理论对应上的，加CRF层的效果是优于Softmax的。但这里要提醒一下，模型训练时，要保持CRF的learning-rate大于BERT层的learning-rate，大概100倍左右，不然可能会出现比BERT-Softmax差的结果。
NLP领域内，文本分类、Ner、QA、生成、关系抽取等等，用过的最实用、效果最好的技巧或思想是什么？ - 知乎
正确打标label index NER任务和文本分类任务很像，文本分类任务是句子或整篇粒度，NER是token或者word粒度的文本分类。所以NER任务的训练数据和文本分类任务相似，但有一点点不同。对于文本分类任务，一整个标题有1个label