基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER

栏目: 数据库 · 发布时间: 7年前

内容简介:基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER

本文主要介绍了一种基于神经网络的命名实体识别系统 NeuroNER,并附上了安装、下载的项目地址,希望对自然语言处理感兴趣的同学有所帮助。

NeuroNER 下载项目地址:https://github.com/Franck-Dernoncourt/NeuroNER

什么是命名实体识别(NER)?

NER 旨在识别文本中的有趣实体,例如位置、组织和时序表达。识别实体可被用于各种下游应用,比如病历去识别化(de-identification)和信息提取系统,也可作为其他自然语言处理任务机器学习系统的特征。

NeuroNER 能做什么?

NeuroNER 是一个能完成 NER 任务的项目:

基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER

NeuroNER 相比于已由的 NER 系统,能提供以下优势:

  • 利用神经网络的顶尖预测能力(也就是深度学习)
  • 让用户能够创造新的语料库或修改已有语料库
  • 它是跨平台的、开源的、免费直接使用的

如何使用 NeuroNER?

下图对 NeuroNER 的功能做出了简要介绍,具体描述如下:

  • 训练神经网络完成 NER 任务。在训练的过程中,NeuroNER 允许监控网络。
  • 评估 NeuroNER 所做预测的质量。表现标准可通过预测标签与金色标签的对比来计算、标绘。如果测试集与训练和验证集同时提供,评估也可在训练的同时完成,或者在训练后分开完成,或者使用预训练模型。
  • 部署 NeuroNER 作为产品使用:NeuroNER 标记了部署集,也就是没有金色标签的新文本。

基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER

NeuroNER 引擎如何工作?

NeuroNER 引擎基于人工神经网络,特别是依赖一种循环神经网络的变体 LSTM。NER 引擎的人工神经网络包含三层:

  • 字符增强的 token 嵌入(Character-enhanced token-embedding)层
  • 标签预测层
  • 标签序列优化层

下图展现了 NeuroNER 引擎中用到的人工神经网络的架构:

基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER

如何安装 NeuroNER

GitHub 上的 repository 解释了安装指南,以下视频展示了使用安装脚本在 Ubuntu 上进行安装有多么简单:脚本会安装你所需的所有东西,然后在 CoNLL-2003 数据集上进行训练。在数个训练 epoch 之后,模型获得了顶尖的成果。 基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER

原文链接:http://neuroner.com/


以上所述就是小编给大家介绍的《基于神经网络的命名实体识别 NeuroNER》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

共享经济

共享经济

[美] 罗宾•蔡斯 / 王芮 / 浙江人民出版社 / 2015-9-25 / 59.90元

[内容简介]  在当今这个稀缺的世界里,人人共享组织可以创造出富足。通过利用已有的资源,如有形资产、技术、网络、设备、数据、经验和流程等,这些组织可以以指数级成长。人人共享重新定义了我们对于资产的理解:它是专属于个人的还是大众的;是私有的还是公有的;是商业的还是个人的,并且也让我们对监管、保险以及管理有了重新的思索。  在这本书中,罗宾与大家分享了以下观点:  如何利用过剩......一起来看看 《共享经济》 这本书的介绍吧!

图片转BASE64编码
图片转BASE64编码

在线图片转Base64编码工具

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具