任務場景：
實體識別任務中，如果有乙份可靠的詞典，並且詞典和普通的文字間差異比較大的時候，其實可以用磁帶你匹配的方式進行實體識別。
本文中實現了一種詞典匹配的實體識別方式，採用的是正向最大匹配+檢索樹+樹尾標籤列表的方式實現的。也就是其支援單實體可以對應多標籤的情形。
public
static
void
main
(string[
] args)
throws exception
static treenode head =
newtreenode()
;//樹的根節點
static
int maxwordlen =0;
//最大的單詞長度
static set
allword =
newhashset
();//所有的單詞的快取
static treenode endnode =
newtreenode(""
);//結尾標誌
//詞典進行匹配
public
static map
>
dicmatch
(string line)}if
(!find)
}return res_dic;
}//是否包含詞典
private
static set
istreecontain
(string word)
else
else}}
if(!curr.
getchild()
.contains
(endnode)
|| i < wordlen)
else
if(i == wordlen && curr.
getchild()
.contains
(endnode)
)return res;
}//詞典構建和初始化
public
static
void
initsearchparm
(string filepath)
throws exception
static string readallfile
(string filename)
throws exception
static
void
buildtree
(string[
] words)
}else
else}}
}else
curr.
setchild
(child)
; curr = child.
get(child.
indexof
(node));
}}}}
static list
getonewordlist
(string line)
res.
add("")
;return res;
}static
void
updatamaxlen
(int len)
}static
intgetmaxwordlen()
命名實體識別實踐（albert crf）
該專案是識別query中實體的專案，由於業務特點，query中實體較密集且連續。該專案是albert在該項目的乙個測試方案，僅僅是想體驗一下albert流程，效果上還可以。使用了bert4keras包，感謝作者。但應該注意的有 1 albert的中文向量版本要看仔細，要和 需要的版本相匹配。2 在使...
ai命名實體識別模型 命名實體識別
crf中有兩類特徵函式，分別是狀態特徵和轉移特徵，狀態特徵用當前節點 某個輸出位置可能的狀態中的某個狀態稱為乙個節點 的狀態分數表示，轉移特徵用上乙個節點到當前節點的轉移分數表示。其損失函式定義如下 crf損失函式的計算，需要用到真實路徑分數 包括狀態分數和轉移分數 其他所有可能的路徑的分數 包括狀...
命名實體識別
簡單的分詞器 如二元分詞器 無法識別oov，所以需要運用一些規定的規則來輔助識別 如 在識別音譯人名時，可以設定規則 一旦發現某詞是人名，而該詞後面跟隨人名詞時，將他們合併 針對不同情況，需要設計相應的標註集 拿人名識別舉例 輸入資料集進行訓練後，會將人名拆分為碎片，模擬人名的錯誤切分.接著，檢查拆...