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命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。
作者：王岳王院长 知乎：https://www.zhihu.com/people/wang-yue-40-21 github: https://github.com/wavewangyue 编辑：yuquanle
几年前，当我在一家初创公司做软件工程实习生的时候，我在一份发布网络应用程序的工作中看到了一个新特性。这个应用程序能够识别和解析简历中的重要信息，比如电子邮件地址、电话号码、学位信息等等。我开始与我们的团队讨论可能的方法，我们决定用python构建一个基于规则的解析器，以解析简历的不同部分。在开发解析器一段时间之后，我们意识到上述实现的答案可能不是基于规则实现的。我们开始用google搜索它是如何实现的，我们遇到了术语自然语言处理（NLP）以及与机器学习相关的更具体的命名实体识别（NER）。
命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。命名实体识别的准确度，决定了下游任务的效果，是NLP中非常重要的一个基础问题。 作者&编辑 | 小Dream哥
本文通过多个实验的对比发现，结合Bert-NER和特定的分词、词性标注等中文语言处理方式，获得更高的准确率和更好的效果，能在特定领域的中文信息抽取任务中取得优异的效果。
本文翻译自GitHub博客上的原创文章，结尾有原文链接。文章没有晦涩的数学公式，而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程，是入门CRF非常非常合适的资料。
近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度学习也获得了不错的效果。
本文源码已经上传至 github.: https://github.com/HuBlanker/Keras-Chinese-NER
这个项目的作者是AINLP交流群里的慢时光同学，该项目收集了NLP相关的一些代码, 包括词向量(Word Embedding)、命名实体识别(NER)、文本分类(Text Classificatin)、文本生成、文本相似性(Text Similarity)计算等，基于keras和tensorflow，也收集了相关的书目、论文、博文、算法、项目资源链接，并且很细致的做了分类。
NER是自然语言处理中相对比较基础的任务，但却是非常重要的任务。在NLP中，大部分的任务都需要NER的能力，例如，聊天机器人中，需要NER来提取实体完成对用户输入的理解；在信息提取任务中，需要提取相应的实体，以完成对信息的抽取。
其实实体识别这块看了挺久了的，今天就来好好聊一聊它。实体识别(Name Entity Recognition)是属于NLP任务中的序列标注问题：给定一个输入句子，要求为句子中的每一个token做实体标注（如人名、组织/机构、地名、日期等等）。
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
达观数据目前已经举行过两次围绕比赛的技术直播分享，并开源了baseline模型。本文是这两次技术直播的内容总结，包括信息抽取传统算法和前沿算法详解、比赛介绍，以及比赛baseline模型代码分析和改进建议。
更具体的任务有，在解析一段工作经历长文本的时候，我们希望提取其中的动宾组合来表示该应聘者之于此段工作经历的主要工作内容。以“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”为例，HanLP分词器的结果为“ 了解市场情况 , 进行一些项目的商务谈判 ”，此时可以提取的粗动宾组合有“了解- 情况 ”和“ 进行 - 谈判 ”，而我们更希望得到更加完整且意义更加丰富的宾语，因此需要将“市场 情况”合并为“市场情况”，将“商务 谈判”合并为“商务谈判”。因此，我们需要一个能够准确提取名词短语（Noun Pharse）的序列标注模型来克服NP字典召回不足的问题。
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