榆林样本百姓(现在比较好(精度和召回率)有哪些算法？

现在中文命名实体识别有哪些优化算法比较好(精度和均方误差)？另外，根据条件随机场CRF中文命名实体识别效率如何？

陕西省榆林市1996年、1997年、1997年、1998年、1999年、2000年、2002年、2003年、2004年、2005年、2006年、2007年、2008年、2009年、2011年、2012年、2013年。2014

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虽然这个问题已经存在很长时间了，但请回答~

实体识别的命名方法可分为四类：

监督学习方法：

Biomedicalnamedentityrecognitionusingtwo-phasemodelbasedonSVMsCRF

自然也有决策树算法大熵的方法。基本上每个模型都会在这个问题上尝试。

无监督学习方法：Unsupervisednamed-entityextractionfromtheWeb:Anexperimentalstudy

半监督学习方法：Minimally-supervisedextractionofentitiesfromtextadvertisements

混合模式：多种模型融合Recognizingnamedentitiesintweets

关键介绍三种流行优化算法，CRF，词典法和混合法。

使用过CRF的都了解，CRF它是一个编码序列标记模型，是指标记单词编码序列中的每个单词。一般来说，在单词的上下打开一个小窗口，根据对话框中的单词和要标记的单词和句子来完成特征模板的获取。最后，根据特征的组成做出决定tag是什么。

而在CRFforChineseNER在这个日常任务中，获得的大部分特征都是这个词是不是为了我们中国人的名字，这个词是不是为了我们中国人的名字，Trueorfalse特点。因此，一个可靠的百家姓大全表是非常关键的~在中国专家学者做的许多实验中，实际效果最好的人的名字可以F1测量90%，最差的组织名85%。

对随机场中文命名实体识别特征的比较研究--第四届全国信息搜索与网络安全内容学术会议论文集(上)

词典法必须掌握快速优化算法trie-tree，我坚信很多人需要对这一优化算法早已有一定的掌握。在NER把每一个字都放在开头trie-tree上查一遍，发现了就是NE。中文的trie-tree必须开展hach，与英语不同，中文标识符太多了。

以不同的方式解决六类不同的定名实体线，如人名、字等级的标准概率计算。

例如，我们必须计算它

在其中Sur意味着我们中国人的姓，Dgb这意味着我们中国人的首字，Dge代表中国人的尾字。

该概率计算在词级中进行。

我知道的操作系统有:

1、哈工大

语言表达云(语言技术平台云)LTP-Cloud）2、上海交通大学

赵海主页中文分词自然语言理解计算语言学设备学习英语：

StanfordNER

BANNER(生物医学工程)

MinorThird

注：本答案的许多内容参照统计分析自然语言理解-宗成庆

前面的老板们说的都很好。我最近在这里填写一下CRF结果。

专用工具是CRF ，主要有5个term实体识别占样品版本的80%。term92%左右的级别召准，query等级精度为87%(即使错了一个)1ms，没有其他特征，只有其他特征term。

只需标明计划方案好，其实结果已经很好了。

对了，CRF 过程不安全的根本原因是模型类中会有很多全过程自变量，一定要小心。

OS：见到LEMON，居然想起是八爷--米津玄师

虽然根据标识符的词汇模型在中文命名实体识别中取得了良好的实际效果，但由于词汇匹配不正确，一些词汇会引入不正确的信息。目前的科学研究指出了许多整合词汇专业知识的对策。一些分析人员使用简单的词汇专业知识，但缺乏词汇信息，仍然面临匹配词界限矛盾的挑战；一些科学研究也选择使用图片来探索字典专业知识，但以这种方式引入高级信息可能会影响识别。

根据以上考虑，本发现句中每个标识符的二阶字典专业知识（SLK）在此基础上，我们提到了大量的词汇信息，包括词义和词界特征slk整合上述词汇专业知识的模型及其新趋势。该模型在全局性情境的帮助下，可以发掘出更清楚的词汇信息。

实际模型SLK-NER结构如上图所示。首先，根据标识符的句子进行编号，并根据字符集层显式捕获句子的前后文特征；然后，为了更好地整合大量的词汇专业知识，为每个标识符构建二级词汇专业知识(SLK)；然后，利用具有全局集中信息的组合层，整合不同的信息SLK，减少词界矛盾的危害；最后，选择规范CRF模型对标贴进行编解码。

试验结论证实了SLK它的有效性，使我们的模型明显优于的方式，在三个公布的中文中NER数据（OntoNotes4、Weibo、Resume）获得了最现代化的技术。

近年来，中国汉字-词格结构已被证明是一种合理的中文名称实体识别方法。众所周知，由于网格结构繁琐动态，目前大多数网格模型无法灵活使用gpu逻辑推理速率低。

根据上述问题，文章内容明确提出FLAT：Flat-LAtticeTransformerforChineseNER，它将点阵结构转换为由跨度组成的水平结构。在初始点阵式中，每个跨度匹配一个字符或潜在字符和部分。Transformer强大的功能和精心设计的部位编号，FLAT点阵信息可灵活使用，并具有优异的并行处理能力。实际模型如下图所示：

在其中，Transformer模拟编码序列中的远距离相互依赖，选择全连接层的自专注力。为了更好地维护零件信息，Transformer在编码序列中的每个标志中引入部分表示。受部分表示概念的启发，本文为点阵产品结构设计了一个精致的部分编号，如上图所示。为标志（标志符或英语单词）分配两个部分数据库索引：头顶和尾部，我们可以根据一组标志重建一个点阵列。因此，它可以立即应用Transformer对点阵式键入进行彻底模型。Transformer的self-attention该系统使标识符能够立即与包括自配对词在内的所有潜在词进行互动。

在四个数据（OntoNotes4、Weibo、Resume、MSRA）上试验表明，FLAT远远超过其他基于字典的模型。

我国的NER这是一项具有挑战性的日常任务。作为象形字，汉字所蕴含的字型信息往往被忽略。

文章内容创作者明确提出，面对中国信息互联网FGN、Fusion单词互联网。除了添加单词信息外，该方法还可以根据集成系统添加额外的互动信息。该计算方法的关键创新点包括：

(1)明确提出了一种新的CNN构造CGS-CNN，从相邻标识符中获取字形信息和字形中间的互动信息。

(2)明确提出使用滑动窗和Slice-Attention结合标识符BERT表示和符号表示的方式 可以捕捉前后文本和符号之间的不确定性。

试验结果显示，以LSTM-CRF为标识器的FGN在四个数据（OntoNotes4、Weibo、Resume、MSRA）上呈现有很强的优势。

受认知科学中可寻址方式查找定义的启迪，这篇文章内容明确提出了一种新的根据精彩片段的中文取名实体识别模型（该模型被称作LEMON），该模型提高了根据字典的记忆力，将汉字和英语单词的特征结合起来，将可能的名称替代目标转化为更强的特征。根据观察，准确定位实体线名称的边界信息有利于将其分为预定义的类型。以分布式架构的代表方式NER引入相关部位的特征，包括前缀和后缀名称。根据词汇的记忆，帮助转化为这些部位所依赖的特征，解决词汇不足的问题。LEMON模型结构如下图所示：

在其中LEMON关键由三部份构成：标识符伺服电机，将每一个标识符投射到其特征空间向量；精彩片段伺服电机，将键入语句中的一切可变长短子序列编号为固定不动尺寸的向量表示；字典记忆力，根据为一切精彩片段中将会产生的英语单词给予外界句法和词义特征，来协助清除英语单词界限模棱两可和解决词汇外问题。

试验结果表明，所指出的称为LEMON四个数据中的模型（OntoNotes4、Weibo、Resume、MSRA）达到最现代化的水平。

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看看这个-命名实体来识别你不知道的事情

NER也就是说，命名实体识别的日常任务的关键目标是识别句子中的实体词及其相应的实体线类型。例如，在下一个案例中，在不同的情况下NER每日任务。在不一样情景中，必须鉴别的实体线种类也是不一样的。

NER日常任务的基本解决方案作为编码序列对日常任务进行分类，一般选择BIO、BIOES这里详细介绍一下预测分析的方法。BIO标明方式。BIO标记的方法是在句子中的每个英语单词上标记一个标记由两部分组成：一部分是英语单词属于实体线的部分，其中B表明英语单词是第一个实物英语单词，I表明英语单词是实物中间的英语单词，O表示不是实体线；另一部分是与英语单词相匹配的实体线类型，如上述类型News类型NER在日常任务中，必须预测和分析英语单词属于location或是person。因此，每个英语单词最终都被标记为BIO 实体线类型的方式，是文字编码序列分类的日常任务。

处理NER问题最传统的深度神经网络模型构造是百度搜索于2015年的毕业论文BidirectionalLSTM-CRFmo