命名实体识别

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自然语言处理：基于BERT预训练模型的中文命名实体识别（使用PyTorch）命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，其目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，并将其分类到预定义的类别中。这些实体可以是人名、地名、组织机构名、日期时间、货币金额等。

HanLP和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体识别上的区别HanLP和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）方面的主要区别体现在模型架构、特征提取能力、训练方式以及应用场景的适应性上。

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【自然语言处理】扩展命名实体识别器（NER）以使用spaCy标记新实体标记单词的顺序-简洁明了。Figure 1: Colour-coded recognised entities

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