对于NER任务，由于需要标识边界，一般采用BIO标注方法定义的标签集，如下是一个NER的标注结果示例： ? ? 图1. BIO标注方法示例 根据序列标注结果可以直接得到实体边界和实体类别。...虽然，这里以NER任务作为示例，但所给出的模型可以应用到其他各种序列标注任务中。 由于序列标注问题的广泛性，产生了CRF等经典的序列模型，这些模型大多只能使用局部信息或需要人工设计特征。...NER 模型网络结构图 |3....完成后会将这两个文件一并放入data目录下，输入文本的词典和预训练的词向量分别对应：data/vocab.txt和data/wordVectors.txt这两个文件。...|4.运行 A.编写数据读取接口 自定义数据读取接口只需编写一个 Python 生成器实现从原始输入文本中解析一条训练样本的逻辑。
然后将抽取后的多个三元组信息储存到关系型数据库（neo4j）中，便可得到一个简单的知识图谱。...2) 实验结果证明，利用小数据集训练，可以大大降低人工标注成本的同时，训练时长也越少，也将极大地提高模型迭代的能力，有利于更多实体类型的NER模型构建。...经过NER、分词、词性标注的对比测试后发现，Jieba分词同时具有速度快和支持用户自定义词典的两大优点，Pyltp具有单独使用词性标注的灵活性。...Pyltp：分词效果太过于细化，而且实际上是无法用到用户自定义词典的。...四、中文信息抽取系统 以下是基于Bert-NER的中文信息抽取系统的最终实验结果。 4.1中文信息抽取框架测试结果： 目前的规则配置文档定义了五类关系：出生于，配偶，毕业于，工作在，父（母）子。
本文采用当前的经典解决方案，基于深度学习的 BiLSTM-CRF 模型来解决 NER 问题。...需要强调的是：对于 BiLSTM-CRF 模型解决 NER 问题来讲，理论已经在论文中说的十分明白，模型搭建代码网上也是有很多不错的可以使用的代码。...代码不难，且加了一些关键注释，如下： # BILSTM-CRF 模型 class Ner: def __init__(self, vocab, labels_category, Embedding_dim...在** python3, keras 2.2.4** 环境下，执行 python3 model.py --mode=train, 即可开始训练，会将模型自动保存到* model 路径下，保存为 H5 和...我的模型定义了： 名为”input”的输入，是一个二维的矩阵。 名为”output”的输出，是一个三维的矩阵。 模型返回的预测结果为一个三维数据，其中每一个数组代表一个字符所在的标签。
如果这些假设不同，会解决不同的问题吗？想要解决的问题和方案结果有什么关联？对于 AI 来说，显然将更好的决策作为结果是非常重要的。...数据存在这三个方面的问题就可能严重影响人工智能模型的性能，干扰其结果的质量。数据中可能存在的问题有很多种，有些比较明显，例如数据不正确、已损坏或数据格式不标准。...使用单一数据源解决上述任何一个问题都会非常困难，如果程序攻击者试图向大型系统中注入不良数据以破坏模型，那么要解决上述所有问题实际上是不可能的。...因此在这种情况下，人工智能系统必须被设计成能够灵活应对不良数据的模型。那么如果改变这种设计以降低 AI 的被攻击风险呢？这就需要让 AI「反脆弱」。 什么是反脆弱 AI？...这样的解决方案可以通过解决现有弱点来增强决策团队的整体能力，而不是因不良数据产生一些新的弱点。 人工智能尚未「智能」 这篇文章发布后，许多网友表示赞同作者的观点。
HDFS在读取文件的时候，如果其中一个块突然损坏了怎么办 客户端读取完DataNode上的块之后会进行checksum验证，也就是把客户端读取到本地的块与HDFS上的原始块进行校验，如果发现校验结果不一致...，当整个map task 结束后再对磁盘中这个maptask产生的所有临时文件做合并，生成最终的正式输出文件，然后等待reduce task的拉取。...merge有三种形式：内存到内存；内存到磁盘；磁盘到磁盘。默认情况下第一种形式不启用。当内存中的数据量到达一定阈值，就直接启动内存到磁盘的merge。...内存到磁盘的merge方式一直在运行，直到没有map端的数据时才结束，然后启动第三种磁盘到磁盘的merge方式生成最终的文件。 合并排序：把分散的数据合并成一个大的数据后，还会再对合并后的数据排序。...YARN的资源调度三种模型了解吗 在Yarn中有三种调度器可以选择：FIFO Scheduler ，Capacity Scheduler，Fair Scheduler。
例如对于下面这句话： 小明对小红说:"你听说过安利吗？"...它的NER抽取结果如下: [{'entity': 'person', 'word': '小明', 'start': 0, 'end': 2}, {'entity': 'person',...我爱北京天安门 如果我们不区分token是否为命名实体的开头的话，可能会得到这样的token分类结果。...这样就可以得到’北京‘ 和 ’天安门‘ 是两个不同的location的结果了。...='simple') recognizer('小明对小红说，“你听说过安利吗？”')
说下宽依赖和窄依赖 Spark主备切换机制原理知道吗？ spark解决了hadoop的哪些问题？ 数据倾斜的产生和解决办法？...主要区别 （1）spark把运算的中间数据(shuffle阶段产生的数据)存放在内存，迭代计算效率更高，mapreduce的中间结果需要落地，保存到磁盘 （2）Spark容错性高，它通过弹性分布式数据集...Spark streaming内部的基本工作原理是：接受实时输入数据流，然后将数据拆分成batch，比如每收集一秒的数据封装成一个batch，然后将每个batch交给spark的计算引擎进行处理，最后会生产处一个结果数据流...hdfs中； Spark：Spark的中间结果一般存在内存中，只有当内存不够了，才会存入本地磁盘，而不是hdfs； MR：只有等到所有的map task执行完毕后才能执行reduce task； Spark...这个问题的宗旨是问你spark sql 中dataframe和sql的区别，从执行原理、操作方便程度和自定义程度来分析这个问题。 18.
比如会先进行需求引导，也就是说用户一般在什么生活场景下，会遇到什么痛点，进而产生什么诉求，而我们的商品正好可以满足这个诉求。然后会对商品各方面进行详细介绍等。最后会提专属优惠、限时限量来引导下单。...多模态NER 首先是多模态NER的工作，多模态NER主要指利用图片信息，增强文本NER的效果。这个任务的重点在于如何抽取有效的图片信息，以及如何将图片信息有效的融合到NER模型中。...实验结果表明，我们的方法在公开数据集上达到了SOTA的效果。 2....04 问答环节 Q：数字人有量化的业务指标吗？在业务上如何衡量剧本的有效性？ A：当前业务指标是相对于真人主播，数字人主播的成交转化率及转粉率。...Q：如果商家对剧本做出修改，模型会因此进行更新或迭代吗? A：会的。
BLLIP Parser:BLLIP Parser（也叫做Charniak-Johnson parser）是一个集成了产生成分分析和最大熵排序的统计自然语言工具。...HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。...最后的Eclipse中结构如下： Chinese NER：这段说明，很清晰，需要将中文分词的结果作为NER的输入，然后才能识别出NER来。...可以支持用户自定义的词典，通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来实现，可以配置自定义的扩展词典和停用词典。词典需要采用UTF-8无BOM格式编码，并且每个词语占一行。...初始运行程序时初始化时间有点长，并且加载模型时占用内存较大。在进行语法分析时感觉分析的结果不是很准确。
效果对比：我们在sketch-based text generation任务上，跟一些经典模型进行了对比，结果表明GENIUS模型能够生成更加流畅、多样的文本，对关键信息的保留度和相关度也十分出色：...前者受限于很低的多样性，后者则有较大的产生不良样本的风险。 基于这样的考虑，我们提出了GeniusAug：一种sketch-based data augmentation方法，介于保守和激进中间。...这里所谓的任务特定信息，在分类任务中，就是label，在NER中就是entities，在MRC中就是question。...如果产生的样本噪音过大，可能会急剧损害OOD的性能，如果产生的样本同质化很严重，那么模型会在原始分布上overfit，也会对OOD泛化不利。...NER与MRC：论文在数据增强上主要的实验集中于文本分类，在NER和MRC任务上，做了简单的测试，对比了一些常见的baseline，印证了GeniusAug的通用性和有效性。
带有MLM head的BERT模型输出经过转换之后，可用于对屏蔽词进行预测。这些预测结果也有一个易于区分的尾部，这一尾部可用于为术语选择语境敏感标识。 执行无监督NER的步骤 1....图中的参注部分描述了一种方法，通过使用模型本身来引导/加速描述符，从而手动将其映射到用户自定义标签。...CoNLL-2003 结果 该模型评价基于少量测试数据，但其具有完整的自然句集和大约25种标签类型，平均F1-分数约为97％。 ? 图5b. 25个实体类型的 Wiki 数据结果 ? 图5c....当微调BERT模型添加100个自定义词汇表时，会为之提供一个选项，但却为数不多，而且如前面提到的，默认的BERT的词汇表对人物、地点、组织等实体类型会产生严重歧义，如图4a所示。...相反无监督的NER则使用一个预训练/微调模型，训练无监督的屏蔽词模型目标，并将模型的输出作为种子信息，在BERT模型的最底层-单词嵌入上进行算法操作，从而获取句子的NER标签。
实体词典匹配、模型预测两路结果是怎么合并输出的？ 答：目前我们采用训练好的CRF权重网络作为打分器，来对实体词典匹配、模型预测两路输出的NER路径进行打分。...在词典匹配无结果或是其路径打分值明显低于模型预测时，采用模型识别的结果，其他情况仍然采用词典匹配结果。...无监督学习通过频繁序列产生候选集，并通过计算紧密度和自由度指标进行筛选，这种方法虽然可以产生充分的候选集合，但仅通过特征阈值过滤无法有效地平衡精确率与召回率，现实应用中通常挑选较高的阈值保证精度而牺牲召回...4.1.1 模型蒸馏 我们尝试了对BERT模型进行剪裁和蒸馏两种方式，结果证明，剪裁对于NER这种复杂NLP任务精度损失严重，而模型蒸馏是可行的。...4.2.1 融合搜索日志特征的Lattice-LSTM 在O2O垂直搜索领域，大量的实体由商家自定义（如商家名、团单名等），实体信息隐藏在供给POI的属性中，单使用传统的语义方式识别效果差。
下表是常见的NER标签体系： 下表则展示了NER工具的输出结果。以前人们在做NER的时候，通常是先分词，然后基于词语序列来计算标签；最近几年大家发现不分词、直接基于字符序列的效果甚至更好。...比如「我国的自然资源局部集中现象很普遍」这句话里的「自然资源局」是一个部门名称吗？显然不是。 我们可以用分词的方法来减少歧义带来的困扰。...这时候可以使用最大匹配法，检查分词结果中是否在这样的一些子串，可以组成部门名称。...实际上现在比较流行的分词工具(HanLP、Jieba、IK等)，默认用的都是最短路径分词这类算法，支持用户添加自定义词典、使特定字符串优先成词。...产品需要迭代，项目可能有二期，你和你的徒弟没准需要学习，饭店名称数据还可以用来做词表……你确定十年之内用不到这份数据吗？如果不确定，那就还是把它管理好。
主要特点： 模型无关：适用于多种模型结构（主要面向Transfomer结构） 方便灵活：可自由组合多种蒸馏方法；可方便增加自定义损失等模块 非侵入式：无需对教师与学生模型本身结构进行修改 支持典型的NLP...examples/notebook_examples/msra_ner.ipynb (中文): MSRA NER中文命名实体识别任务上的BERT模型训练与蒸馏。...examples/msra_ner_example (中文): MSRA NER(中文命名实体识别)任务上，使用分布式数据并行训练的Chinese-ELECTRA-base模型蒸馏。...在每个checkpoint，保存模型后会被distiller调用，并传入当前模型。可以借由回调函数在每个checkpoint评测模型效果。...Q: 我缓存了教师模型的输出，它们可以用于加速蒸馏吗？
下表是常见的 NER标签体系 ： 下表则展示了 NER 工具的输出结果。...比如「我国的自然资源局部集中现象很普遍」这句话里的「自然资源局」是一个部门名称吗？显然不是。 我们可以用分词的方法来减少歧义带来的困扰。...这时候可以使用最大匹配法，检查分词结果中是否在这样的一些子串，可以组成部门名称。...实际上现在比较流行的分词工具(HanLP、Jieba、IK等)，默认用的都是最短路径分词这类算法，支持用户添加自定义词典、使特定字符串优先成词。...产品需要迭代，项目可能有二期，你和你的徒弟没准需要学习，饭店名称数据还可以用来做词表……你确定十年之内用不到这份数据吗？如果不确定，那就还是把它管理好。
如果实际搜索中通过全部文本域命中的方式进行召回，那么可能产生大量的错误召回。...2.3 实体词典匹配、模型预测两路结果是怎么合并输出的 美团搜索团队采用训练好的CRF权重网络作为打分器分别对实体词典匹配和模型预测两路输出的NER路径进行打分。...这种方法虽然可以产生充分的候选集合，但是仅通过特征阈值过滤无法有效地平衡精确率与召回率，实际应用中通常挑选较高的阈值保证精度而牺牲召回；有监督学习通常涉及复杂的语法分析模型或深度网络模型，且依赖领域专家设计复杂规则或大量的人工标记数据...4.3.1 模型蒸馏 美团技术团队尝试了对BERT模型进行剪裁和蒸馏两种方式，实验结果证明剪裁对于NER这种复杂NLP任务精度损失严重，而模型蒸馏是可行的。...4.4.1 融合搜索日志特征的Lattice-LSTM 在O2O垂直搜索领域，大量的实体由商家自定义（如商家名、团单名等），实体信息隐藏在供给POI的属性中，单使用传统的语义方式识别效果差。
segmentor.segment('熊高雄你吃饭了吗') print(type(words)) print('\t'.join(words)) segmentor.release() 输出 熊高雄 你 吃饭 了 吗...4.3 使用自定义词典 lexicon文件如下： ?..., '怎么', '看'] # 分词结果 postags = postagger.postag(words) # 词性标注 print('\t'.join(postags)) postagger.release...# ltp模型目录的路径 ner_model_path = os.path.join(LTP_DATA_DIR, 'ner.model') # 命名实体识别模型路径，模型名称为`pos.model...from pyltp import NamedEntityRecognizer recognizer = NamedEntityRecognizer() # 初始化实例 recognizer.load(ner_model_path
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