本文主要是介绍[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解如何实现威胁情报实体识别,利用BiLSTM-CRF算法实现对ATT&CK相关的技战术实体进行提取,是安全知识图谱构建的重要支撑。这篇文章将以中文语料为主,介绍中文命名实体识别研究,并构建BiGRU-CRF模型实现。基础性文章,希望对您有帮助,如果存在错误或不足之处,还请海涵。且看且珍惜!
由于上一篇文章详细讲解ATT&CK威胁情报采集、预处理、BiLSTM-CRF实体识别内容,这篇文章不再详细介绍,本文将在上一篇文章基础上补充:
- 中文命名实体识别如何实现,以字符为主
- 以中文CSV文件为语料,介绍其处理过程,中文威胁情报类似
- 构建BiGRU-CRF模型实现中文实体识别
版本信息:
- keras-contrib V2.0.8
- keras V2.3.1
- tensorflow V2.2.0
常见框架如下图所示:
- https://aclanthology.org/2021.acl-short.4/
这篇关于[Python人工智能] 四十一.命名实体识别 (2)基于BiGRU-CRF的中文实体识别万字详解的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!