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深度学习实体抽取

深度学习实体抽取

poppy
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实体抽取,也称为命名实体识别(NER)、实体分块和实体识别,是信息抽取的子任务,其目的是检测和将文本中的短语分类为预定义的类别。虽然以自动方式查找实体本身是有用的,但是它常常充当更复杂任务的预处理步骤,例如关系提取。例如,生物医学实体提取是理解不同实体类型之间的相互作用的关键步骤,例如药物-疾病关系或基因-蛋白质关系。这些任务的特征生成通常是复杂的和耗时的。然而,神经网络可以消除对特征工程的需求,并使用原始数据作为输入。
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