卯卯 | 炼就一手绝世刀法！
日出东海落西山，愁也一天，喜也一天。遇事不钻牛角尖，人也舒坦，心也舒坦！
2020-01-06 14:56:34
实体识别效果性能的提升策略
1，利用字典数，插入-词向量，来增强句子的表示。这是2018NER效果最好的方法之一。2，实体链接，利用知识库中实体的描述信息，（即bert模型的CLS的那个向量，是整个句子的意思表示。），再利用字典数据来插入向量来增强实体识别的效果。（注意：知识库一个实体名词可能会有多个，只是不同的ID来区分，同时，这些实体的描述信息也是不一样的，那到底加入的哪个实体的表示信息呢？）实体识别中经常遇到的问题：实体识别边界不全，句子实体识别不全的问题。
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:1021 | 评论:0
2019-03-14 07:30:49
医疗NER-CNN模型为什么在嵌入了word2vec后的词向量后训练的第一步就dropout（再进入卷积前的第一步就dropout）
从这些结构来讲CNN发展的一个方向就是层次的增加，通过这种方式可以利用增加的非线性得出目标函数的近似结构，同时得出更好的特征表达，但是这种方式导致了网络整体复杂性的增加，使网络更加难以优化，很容易过拟合。CNN的应用主要是在图像分类和物品识别等应用场景应用比较多。
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:1025 | 评论:0
2019-03-06 17:40:28
（三）用tf的VocabularyProcessor创建词汇表vocab——保存和加载（注意要用sublime，不然容易报错）
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:934 | 评论:0
2019-03-06 16:29:35
（二）用tf的VocabularyProcessor创建词汇表vocab——在NLP分类中经常会用到
学习的链接：https://www.jianshu.com/p/db400a569730
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:858 | 评论:0
2019-03-06 15:45:54
（一）在NLP深度学习模型中有两个注意点——（1）生词的字的词典是要保存起来，实际应用时是要查这个词典的（2）在网络中的词嵌入是不用保存的，因为这是变量，在保存模型时已经保存好了这些变量。
1. 生词的字的词典是要保存起来，实际应用时是要查这个词典的。 1.1 在情感分类的项目中，我们是用的是from tensorflow.contrib import learn里的learn包生成的字的编号词典。 1.2在命名实体识别（也就
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:970 | 评论:0
2019-02-28 13:34:22
Word2vec-训练好的词向量保存和加载
学习链接：https://blog.csdn.net/spring_willow/article/details/80601478
作者:yangli | 分类:命名实体识别的项目 | 浏览:875 | 评论:0
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