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点赞、收藏、订阅。命名实体识别（Named Entity Recognition, 简称NER）（也称为实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别，如人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等。命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一， 目的是识别文本中的命名实体并将其归纳到相应的实体类型中。
命名实体识别是NLP中一项非常基础的任务，是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。
从自然语言处理的流程来看，NER可以看作词法分析中未登录词识别的一种，是未登录词中数量最多、识别难度最大、对分词效果影响最大问题。同时NER也是关系抽取、事件抽取、知识图谱、机器翻译、问答系统等诸多NLP任务的基础。
从模型的层面，可以分为基于规则的方法、无监督学习方法、有监督学习方法，从输入的层面，可以分为基于字（character-level）的方法、基于词（work-level）的方法、两者结合的方法。
基于规则的方法：依赖人工制定的规则，规则的设计一般基于句法、语法、词汇的模式，以及特定领域的知识。当词典的大小有限时，基于规则的方法可以达到很好的效果。这种方法通常具有高精确率和低召回率的特点。但是这种方法无法难以迁移到别的领域，对于新的领域需要重新制定规则。
无监督学习方法：利用语义相似性进行聚类，从聚类得到的组当中抽取命名实体，通过统计数据推断实体类别。
基于特征的监督学习方法：可以表示为多分类任务或者序列标注任务，从数据中学习。
图1 NER识别算法发展历程
下面介绍几种常见的命名实体识别算法：
图2 BiLSTM-CRF结构图
论文名称：Neural Architectures for Named Entity Recognition
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1603.01360.pdf
应用于NER中的BiLSTM-CRF模型主要由Embedding层（主要有词向量，字向量以及一些额外特征），双向LSTM层，以及最后的CRF层构成。实验结果表明BiLSTM-CRF已经达到或者超过了基于丰富特征的CRF模型，成为目前基于深度学习的NER方法中的最主流模型。在特征方面，该模型继承了深度学习方法的优势，无需特征工程，使用词向量以及字符向量就可以达到很好的效果，如果有高质量的词典特征，能够进一步获得提高。
如果读者想要更进一步了解BiLSTM-CRF算法，可以转到之前笔者写的《深入浅出讲解BiLSTM-CRF》文章进一步阅读。
论文名称：Fast and Accurate Entity Recognition with Iterated Dilated Convolutions
论文链接：https://arxiv.org/abs/1702.02098
论文提出在NER任务中，引入膨胀卷积，一方面可以引入CNN并行计算的优势，提高训练和预测时的速度；另一方面，可以减轻CNN在长序列输入上特征提取能力弱的劣势。具体使用时，dilated width会随着层数的增加而指数增加。这样随着层数的增加，参数数量是线性增加的，而感受野却是指数增加的，这样就可以很快覆盖到全部的输入数据。IDCNN对输入句子的每一个字生成一个logits，这里就和BiLSTM模型输出logits之后完全一样，再放入CRF Layer解码出标注结果。
图3 Bert算法的结构图
Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）算法，顾名思义，是基于Transformer算法的双向编码表征算法，Transformer算法基于多头注意力（Multi-Head attention）机制，而Bert又堆叠了多个Transfromer模型，并通过调节所有层中的双向Transformer来预先训练双向深度表示，而且，预训练的Bert模型可以通过一个额外的输出层来进行微调，适用性更广，而不需要做更多重复性的模型训练工作。
Bert算法的论文：https://arxiv.org/abs/1810.04805
Bert算法的开源代码：https://github.com/google-research/bert
读者如果想进一步了解Bert算法，可以前往笔者之前写的《深入浅出讲解Bert算法》进一步阅读。
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大约一年前，我决定确保每个包含非唯一文本的Flash通知都将从模块中的方法中获取文本。我这样做的最初原因是为了避免一遍又一遍地输入相同的字符串。如果我想更改措辞，我可以在一个地方轻松完成，而且一遍又一遍地重复同一件事而出现拼写错误的可能性也会降低。我最终得到的是这样的:moduleMessagesdefformat_error_messages(errors)errors.map{|attribute,message|"Error:#{attribute.to_s.titleize}#{message}."}enddeferror_message_could_not_find(obje
当我在我的Rails应用程序根目录中运行rakedoc:app时，API文档是使用/doc/README_FOR_APP作为主页生成的。我想向该文件添加.rdoc扩展名，以便它在GitHub上正确呈现。更好的是，我想将它移动到应用程序根目录(/README.rdoc)。有没有办法通过修改包含的rake/rdoctask任务在我的Rakefile中执行此操作？是否有某个地方可以查找可以修改的主页文件的名称？还是我必须编写一个新的Rake任务？额外的问题:Rails应用程序的两个单独文件/README和/doc/README_FOR_APP背后的逻辑是什么？为什么不只有一个？
我没有找到太多关于如何执行此操作的信息，尽管有很多关于如何使用像这样的redirect_to将参数传递给重定向的建议:action=>'something',:controller=>'something'在我的应用程序中，我在路由文件中有以下内容match'profile'=>'User#show'我的表演Action是这样的defshow@user=User.find(params[:user])@title=@user.first_nameend重定向发生在同一个用户Controller中，就像这样defregister@title="Registration"@user=Use
导读语言模型给我们的生产生活带来了极大便利，但同时不少人也利用他们从事作弊工作。如何规避这些难辨真伪的文字所产生的负面影响也成为一大难题。在3月9日智源Live第33期活动「DetectGPT：判断文本是否为机器生成的工具」中，主讲人Eric为我们讲解了DetectGPT工作背后的思路——一种基于概率曲率检测的用于检测模型生成文本的工具，它可以帮助我们更好地分辨文章的来源和可信度，对保护信息真实、防止欺诈等方面具有重要意义。本次报告主要围绕其功能，实现和效果等展开。（文末点击“阅读原文”，查看活动回放。）Ericmitchell斯坦福大学计算机系四年级博士生，由ChelseaFinn和Chri
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目录一.加解密算法数字签名对称加密DES(DataEncryptionStandard)3DES(TripleDES)AES(AdvancedEncryptionStandard)RSA加密法DSA(DigitalSignatureAlgorithm)ECC(EllipticCurvesCryptography)非对称加密签名与加密过程非对称加密的应用对称加密与非对称加密的结合二.数字证书图解一.加解密算法加密简单而言就是通过一种算法将明文信息转换成密文信息，信息的的接收方能够通过密钥对密文信息进行解密获得明文信息的过程。根据加解密的密钥是否相同，算法可以分为对称加密、非对称加密、对称加密和非
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