文件名称：基于知识图谱的实体识别
文件大小：30.73MB
文件格式：RAR
更新时间：2022-05-15 22:17:53
知识图谱 人工智能 实体识别 条件随机场 实体
基于条件随机场对中文案件语料进行命名实体识别。在学习知识图谱理论课时，我们知道实体（Entity）是知识图谱的基本单位，也是承载信息的重要语言单位。实体识别是知识图谱应用的重要技术。目前实体识别主要有三种方法： 基于规则和词典的实体识别 基于统计机器学习的实体识别 基于深度学习神经网络的实体识别 条件随机场（Conditional random field，CRF）是一种条件概率分布模型 P(Y|X) ，表示的是给定一组输入随机变量 X 的条件下另一组输出随机变量 Y 的马尔可夫随机场。 CRF 是一个序列化标注算法（sequence labeling algorithm），接收一个输入序列如X=(x1, x2,…, xn)并且输出目标序列Y=(y1, y2,…, yn) ，也能被看作是一种seq2seq模型。这里使用大写 X,Y 表示序列。例如，在词性标注任务中，输入序列为一串单词，输出序列就是相应的词性。 除了词性标注之外，CRF还可以用来做chunking，命名实体识别等任务。一般地，输入序列X被称为 observations, Y叫作 states。
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实验二
----命名实体识别实验步骤.docx(11.71MB)
----Chinese-NER-based-on-CRF-master.zip(19.04MB)