信息抽取

本文涉及的产品
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
简介: 命名实体识别

【Task简介】

当前数字化深入到现实生活的每一个行业, 信息丰富程度也逐年爆炸增加. 在各个数字化行业的文本理解问题中, 信息抽取是最基础的任务之一, 帮助我们从海量文本自动提取挖掘关键信息. 而实体识别是信息抽取中应用最广泛的子任务.


【说明视频】


【输入与输出】

对于输入文本中的文本, 目标是识别出文本中一些重要的实体, 如人名, 国籍, 民族, 学历, 职业及组织等


【场景应用】

在搜索场景中,通过命名实体识别可以对query和doc进行有效的结构化分析. 提升搜索结果的相关性


【数据集链接】

数据集:https://modelscope.cn/datasets/damo/msra_ner/summary

模型文件: https://modelscope.cn/models/damo/nlp_raner_named-entity-recognition_chinese-base-news/summary

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