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基于CRF的中文命名实体识别模型实现(15)

基于CRF的中文命名实体识别模型实现(15)

命名实体识别在越来越多的场景下被应用,如自动问答、知识图谱等。非结构化的文本内容有很多丰富的信息,但找到相关的知识始终是一个具有挑战性的任务,命名实体识别也不例外。

基于CRF的中文句法依存分析模型实现(17)

基于CRF的中文句法依存分析模型实现(17)

句法分析是自然语言处理中的关键技术之一,其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。主要包括两方面的内容,一是确定语言的语法体系,即对语言中合法句子的语法结构给予形式化的定义;另一方面是句法分析技术,即根据给定的语法体系,自动推导出句子的句法结构,分析句子所包含的句法单位和这些句法单位之间的关系。

HMM和CRF(8)

HMM和CRF(8)

HMM(隐马尔可夫模型)和 CRF(条件随机场)算法常常被用于分词、句法分析、命名实体识别、词性标注等。由于两者之间有很大的共同点,所以在很多应用上往往是重叠的,但在命名实体、句法分析等领域 CRF 似乎更胜一筹。