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从文本中提取实体是一项主要的自然语言处理 （NLP） 任务。由于深度学习（DL）的最新进展使我们能够将它们用于NLP任务，并且与传统方法相比，在准确性上产生了巨大的差异。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-575856.html
我试图使用深度学习和传统方法从文章中提取信息。结果是惊人的，因为DL方法的准确率超过传统方法的85%，超过65%。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-575856.html
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IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用 IDCNN（Iterated Dilated Convolutional Neural Network）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理（NLP）中的序列标注问题，例如命名实体识别（NER）。IDCNN的关键特点是使用了扩张卷积（Dilated Convolution），这是一
在自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）任务中，精确度（Precision）、召回率（Recall）和F1值是评估模型性能的关键指标。这些指标帮助我们了解模型在识别正确实体方面的效率和准确性。 精确度（Precision） ： 精确度是指模型正确识别的命名实体数与模型总共识别出
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大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务，如文本分类、问答、对话等，是通向人工智能的一条重要途径。来自百度百科 发展历史 2020年9月，OpenAI授权微软使用GPT-3模
抽取文本： 驻港部队从1993年初开始组建，1996年1月28日组建完毕，1997年7月1日0时进驻香港，取代驻港英军接管香港防务，驻港军费均由中央人民政府负担。《中华人民共和国香港特别行政区驻军法》规定了驻香港部队的职责为防备和抵抗侵略，保卫香港特别行政区的安全以及
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能任务1-【NLP系列】句子嵌入的应用与多模型实现方式。句子嵌入是将句子映射到一个固定维度的向量表示形式，它在自然语言处理（NLP）中有着广泛的应用。通过将句子转化为向量表示，可以使得计算机能够更好地理解和处理
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能124种任务大集合，任务集合主要包括4大类：自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别、多模态任务。 我这里整理了124种应用场景任务大集合，每个任务目录如下： 句子嵌入（Sentence Embedding）：将句子映射到固定维
栏目《NLP入门到精通》本着从简到难得台阶式学习过度。将自然语言处理得知识贯穿过来。本栏目得前导栏目是《深度学习》、《pytorch实践》，因此，读者需要一定得深度学习基础，才能过度到此栏目内容。 本博客基地，将建成人工智能领域的参考资
👨🎓 博主介绍：大家好，我是可可卷，一个NLP领域的小小白~ 📕 文章介绍：命名实体识别，即Named Entity Recognition(NER)，在比如QA，text summarization，machine translation等多项任务中均有涉及。今天我们将研究顶会文章Chinese NER using Lattice LSTM中的数据集，并尝试自己手写模型，领
阿里云简介 阿里云是全球领先的云计算及人工智能科技公司，成立于 2009 年，为 200 多个国家和地区的企业、开发者和政府机构提供服务。阿里云提供了一系列的云计算服务，包括服务器租赁、云数据库、云存储、人工智能等，帮助企业和个人更高效地管理和运行他们的在线
