序列標注是NLP中最基礎的任務,應用十分廣泛,如分詞、詞性標注、命名實體識別、關鍵詞抽取、語義角色標注、槽位抽取等實質上都屬于序列標注的范疇
輸入序列 | 世 | 達 | / | S | A | T | A | 9 | 1 | 5 | 1 | 1 | 數(shù) | 顯 | 式 | 游 | 標 | 卡 | 尺 |
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輸出序列 | B-brand | I-brand | O | B-brand | I-brand | I-brand | I-brand | O | O | O | O | O | O | O | O | B-product | I-product | I-product | I-product |
輸入序列 | 世 | 達 | / | S | A | T | A | 9 | 1 | 5 | 1 | 1 | 數(shù) | 顯 | 式 | 游 | 標 | 卡 | 尺 |
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輸出序列 | B-brand | E-brand | O | B-brand | I-brand | I-brand | E-brand | O | O | O | O | O | O | O | O | B-product | I-product | I-product | E-product |
輸入序列 | 世 | 達 | / | S | A | T | A | 9 | 1 | 5 | 1 | 1 | 數(shù) | 顯 | 式 | 游 | 標 | 卡 | 尺 |
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輸出序列 | B | E | S | B | M | M | E | S | S | S | S | S | S | S | S | B | M | M | E |
分詞基本上是所有自然語言處理任務的基礎,目的是讓文本的內容變成一個個的單詞或詞組,便于轉換為詞向量。
中文分詞與英文分詞的不同:
對已經(jīng)分詞完成的句子,將句子中的所有詞標記詞性。這里的“詞”對應的就是已分詞的詞序列中的詞,節(jié)點的標簽空間為詞性標記空間如{名詞,動詞,形容詞,… .} 。每個詞最終都會打上詞性標簽
詞性標注的難點:
NER又稱作專名識別,是自然語言處理中的一項基礎任務,應用范圍非常廣泛。命名實體一般指的是文本中具有特定意義或者指代性強的實體,通常包括人名、地名、組織機構名、日期時間、專有名詞等。
NER系統(tǒng)就是從非結構化的輸入文本中抽取出上述實體,并且可以按照業(yè)務需求識別出更多類別的實體,比如產品名稱、型號、價格等。因此實體這個概念可以很廣,只要是業(yè)務需要的特殊文本片段都可以稱為實體。
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新聞名稱:序列標注的BIO標注體系-創(chuàng)新互聯(lián)
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