论文：https://arxiv.org/pdf/1910.11476v6.pdf 前沿： 在之前的NER任务中常常分为两种：nested NER和 flat NER。从直观的角度来看，nested NER考虑到了实体嵌套问题。 发展： flat NER的任务通常形式化为序列标记任务：序列标记模型，但是这种序列标记的模型无法考虑到实体嵌入关系问题。如中国移动是一个公司实体，而中国是一个国家实体，在flat NER中可能只能提取出中国移动整体却忽视...
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论文：https://arxiv.org/pdf/1910.11476v6.pdf 前沿： 在之前的NER任务中常常分为两种：nested NER和 flat NER。从直观的角度来看，nested NER考虑到了实体嵌套问题。 发展： flat NER的任务通常形式化为序列标记任务：序列标记模型，但是这种序列标记的模型无法考虑到实体嵌入关系问题。如中国移动是一个公司实体，而中国是一个国家实体，在flat NER中可能只能提取出中国移动整体却忽视...
使用bert实现的一个NER10标签任务 github：nlp-code/bert命名实体识别.ipynb at main · cshmzin/nlp-code (github.com)bert介绍博客：Simple to Bert | Ripshun Blog数据集来源：CLUE官网（细粒度NER任务） 获取数据： # 获取数据 import json train_data = [] dev_data = [] test_data = [] for line in open('train.json','r',encoding='UTF-8'): train_dat...