早期的命名实体识别方法基本都是基于规则的。之后由于基于大规模的语料库的统计方法在自然语言处理各个方面取得不错的效果之后，一大批机器学习的方法也出现在命名实体类
2019-04-17 10:12
近年来，基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展。作为NLP领域的基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）也不例外，神经网络结构在
2018-01-18 09:24
嵌套命名实体识别是命名实体识别中的一个颇具挑战的子问题。我们在《实体识别
2022-09-30 15:19
CRF，英文全称为Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。
2022-03-24 13:42
SMT元件贴装方向贴错指的是在PCB上放置元件时发生的错误,这些元件具有特定的定向性。这些电子元，例如二极管、电容器和集成电路,具有必须遵循的特定方向，那么今以下就是分享关于SMT元件极性识别的相关知识
2023-11-01 10:45
命名实体识别（NER）是信息抽取的一项基本任务，它的目的是识别文本片段中的实体及类型，如人名（PER），地名（LOC）和组织名（ORG）。
2022-09-28 11:41
LSTM网络是整体思路同样是先对给定的训练样本进行学习，确定模型中的参数，再利用该模型对测试样本进行预测得到最后的输出。由于测试输出的准确性现阶段达不到100%，这就意味着，肯定存在一部分错误的输出，这些输出里很可能就包含类似于上述第二句话这种不符合语法规则的文本。
2018-04-18 11:17
向于不要求海量数据也能达到应用的精准要求，因此“小数据学习”正在成为新的热点，以迁移学习，强化学习为代表的小数据学习技术
2018-05-11 09:12
迁移学习需要将预训练好的模型适应新的下游任务。然而，作者观察到，当前的迁移学习方法通常无法关注与任务相关的特征。在这项工
2023-08-11 16:56
算法的基本思想是 从源 Domain 数据中筛选有效数据，过滤掉与目标 Domain 不match的数据，通过 Boosting方法建立一种权重调整机制，增加有效数据权重，降低无效数据权重，下图是 TrAdaBoost 算法的示意图（截图来自于 庄福振 - 迁移学习
2018-08-05 10:39
