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【论文解读】NER任务与MRC

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...

Bert实战:中文命名实体识别

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...