人工智能资料免费领取,江湖有你一席之地!

开课吧开课吧锤锤2021-04-28 15:27

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    因特网的飞速发展,人工智能的时代已经悄然来临,许多人的传统观念,认为人工智能就是机器人,就是机器的战甲。事实上,我们周围存在的很多人工智能,比如导航、无人驾驶、智能音箱等等,我们习以为常的软件和电子产品,都是人工智能的一个分支。

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    引入命名实体识别任务,如何进行标注?

    名称实体识别就是在文本中找到具有特定意义的实体字符串边界,并将其分类为预定义类别。实体边界划分和实体分类预测是本文的主要内容。标注系统一般有三种类型:IO,BIO,BIOES。大多数时候,标记系统越复杂准确度也越高,但是相应的训练时间也会增加。所以要根据实际情况选择合适的标识系统,一般采用BIO方式。

    确定命名实体的评价标准?

    名称实体将输入视为文本序列,输出为类别序列。可以看作基于token标签的多分类问题,或者是基于实体的多分类问题,考虑实体边界和实体类型的组合。多类别标记在实际应用中不能真正反映识别效果。通常根据实体进行多个分类的评价,用precision,recall,f1来衡量。

    如何将HMM引入NER任务?

    HMM就是隐马尔可夫模型,它是一种用于描述含有未知参数的马尔可夫过程的统计模型。

    其中包括两个假设:齐次马尔科夫假设和独立观察假设。当NER数据的实体标签被看作是不可观察的隐状态时,HMM模型描述了由这些隐状态序列(实体标签)产生可观测状态(可读文本)的过程。利用HMM学习问题,利用极大似然估计学习标注数据,并对模型参数进行估计。通过对模型参数和观测序列进行预测,并利用维特比解码,得到最可能对应的状态序列。

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