ner自动化打标方法

命名实体识别是文本分类的升级版，文本分类是对一整段文本进行分类，而命名实体识别则是对整段文字里所有位置的词都进行分类，我们都能体会到人工打标文本分类的痛苦，对于命名实体识别，那就可谓是有过之而无不及了，而命名实体识别本身由于泛化能力的需求，需要的数据会比文本分类更多，所以还是要多思考用尽可能少的人工，来完成标注任务，以便我们学习模型。这里给大家介绍一种方法-词典+最大逆向匹配。这个方法不是个新玩意，在机器学习出现之前的传统方法用的就是他，词典的越是完整，召回率就会越高，至于正类的准确率，一直处于一个较高的水平，所以用这个来制作标注样本。具体流程首先是词典挖掘，根据具体ner任务的需求，整理出一批 ………………………………