双向lstm命名实体识别

双向LSTM命名实体识别是一种使用递归神经网络解决命名实体识别问题的方法。命名实体识别(NER)是自然语言处理中的一个常见任务，旨在从文本中提取出实体，如人员、组织、位置等。在这种方法中，使用了双向长短期记忆网络(BiLSTM)来识别Twitter文本中的命名实体。这种方法可以通过同时考虑上下文信息来更好地理解文本中的实体。通过训练一个双向LSTM模型，可以将非结构化文本中提到的命名实体定位和分类为预定义的类别，如人员姓名、组织、位置等。这种方法在信息提取中起到了很大的作用，可以帮助我们更好地理解和处理文本数据中的实体信息。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *3* [使用Keras双向LSTM的命名实体识别（NER）](https://blog.csdn.net/weixin_26752765/article/details/108132450)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [双向lstm 命名实体识别_在Twitter上使用带有tensorflow的双向lstm在Twitter上命名实体识别ner...](https://blog.csdn.net/weixin_26730783/article/details/108924907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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