【机器学习】如何进行中文命名实体识别?(面试回答)

简介: 中文命名实体识别的基本概念、分类、识别思想、实体标注方法以及常见的识别方法,包括基于规则、基于统计和基于深度学习的方法。

如何进行中文命名实体识别?

(1)划分分类

命名实体一般有两种划分:3大类和7小类。

三大类:实体类、时间类、数字类

7小类:人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币量、百分数

(2)识别思想

通常是先进行实体识别、然后识别单个实体、最后再识别复合实体

(3)实体标注方法

不同的数据集可能采取不同的实体标注方法,常见的标注方法又IOB、BIOES、Markup

其中IOB标注法,I表示内部,O表示外部,B表示开始

(4)识别方法

  1. 基于规则的方法
  2. 基于统计的方法
  3. 基于深度学习的方法

在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法
【机器学习】过拟合和欠拟合怎么判断,如何解决?(面试回答)
本文介绍了如何通过观察训练误差和验证误差来判断模型是否出现过拟合或欠拟合,并提供了相应的解决方案,包括增加数据、调整模型复杂度、使用正则化技术等。
430 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 Java
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
机器学习、基础算法、python常见面试题必知必答系列大全:(面试问题持续更新)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据中心
【机器学习】面试问答:PCA算法介绍?PCA算法过程?PCA为什么要中心化处理?PCA为什么要做正交变化?PCA与线性判别分析LDA降维的区别?
本文介绍了主成分分析(PCA)算法,包括PCA的基本概念、算法过程、中心化处理的必要性、正交变换的目的,以及PCA与线性判别分析(LDA)在降维上的区别。
107 4
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【机器学习】面试问答:决策树如何进行剪枝?剪枝的方法有哪些?
文章讨论了决策树的剪枝技术,包括预剪枝和后剪枝的概念、方法以及各自的优缺点。
66 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法
【机器学习】SVM面试题:简单介绍一下SVM?支持向量机SVM、逻辑回归LR、决策树DT的直观对比和理论对比,该如何选择?SVM为什么采用间隔最大化?为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题?
支持向量机(SVM)的介绍,包括其基本概念、与逻辑回归(LR)和决策树(DT)的直观和理论对比,如何选择这些算法,SVM为何采用间隔最大化,求解SVM时为何转换为对偶问题,核函数的引入原因,以及SVM对缺失数据的敏感性。
85 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习
【机器学习】面试题:LSTM长短期记忆网络的理解?LSTM是怎么解决梯度消失的问题的?还有哪些其它的解决梯度消失或梯度爆炸的方法?
长短时记忆网络(LSTM)的基本概念、解决梯度消失问题的机制,以及介绍了包括梯度裁剪、改变激活函数、残差结构和Batch Normalization在内的其他方法来解决梯度消失或梯度爆炸问题。
188 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法
【机器学习】简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类?(面试回答)
简要解释了贝叶斯公式及其在朴素贝叶斯分类算法中的应用,包括算法的基本原理和步骤。
82 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
|
4月前
|
机器学习/深度学习
|
25天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构
K-means聚类算法是机器学习中常用的一种聚类方法,通过将数据集划分为K个簇来简化数据结构。本文介绍了K-means算法的基本原理,包括初始化、数据点分配与簇中心更新等步骤,以及如何在Python中实现该算法,最后讨论了其优缺点及应用场景。
77 4
下一篇
DataWorks