『深度应用』NLP命名实体识别(NER)开源实战教程

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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。

目录

0.概念讲解

0.1 NER 简介

0.2 深度学习方法在NER中的应用

2.编程实战

2.1 概述

2.2数据预处理

2.3 模型搭建

2.4 模型训练

2.5模型应用

3. 总结&待续

-1.参考

为了简化，本文只用了RNN+Softmax方法进行了训练集测试，可以改进地方还有很多，例如加入CRF，使用Mask方法，三个数据集都用到等，后面有时间就会进行更新。也欢迎大家一起交流，共同改进。