摘要：
1.调取URL base_url = "http:..." payload = { "entity_name": "123" } headers = {'Content-Type': 'application/json'} res = requests.post(base_url, json=pay 阅读全文
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#读取ontonote4并转换格式 f=open("./data/ontonote4/train.char.bmes","r+",encoding="utf-8") sentences = [] sentence = [] label_set=set() cnt_line=0 for line in 阅读全文
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将BMES标记的NER语料库转换为BIO标记的语料库 读取 f = open("./data/msra/dev.char.bmes",encoding='utf-8') sentences = [] sentence = [] label_set=set() cnt_line=0 for line 阅读全文
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解决RuntimeError: CUDA error: out of memory 跑代码时出现这个错误，输入以下命令 $ nvidia-smi -l 原来是卡0内存爆了，于是指定相对空闲的2卡 CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python my_script.py 可以正常运行 阅读全文
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没有告诉系统bert的具体路径，在代码中加入 import sys sys.path.append("E:/NER/bert") 解决之 阅读全文
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#!/usr/bin/env bash export MAX_LENGTH=128 export BERT_MODEL=bert-base-cased export BATCH_SIZE=32 export NUM_EPOCHS=5 export SEED=1 export OUTPUT_DIR_N 阅读全文
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def readfile(filename): ''' read file return format : [ ['EU', 'B-ORG'], ['rejects', 'O'], ['German', 'B-MISC'], ['call', 'O'], ['to', 'O'], ['boycott 阅读全文
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A Lexicon-Based Graph Neural Network for Chinese NER 基于词汇的中文NER图神经网络 用于顺序命名字符和单词信息的中文命名实体识别（NER）的递归神经网络（RNN）取得了巨大的成功。 但是，链结构和缺乏全局语义的特征决定了基于RNN的模型容易受到单 阅读全文
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Exploiting Multiple Embeddings for Chinese Named Entity Recognition 利用多个嵌入进行中文命名实体识别 代码：ME-CNER https://arxiv.org/pdf/1908.10657.pdf 识别文本中提到的命名实体将在下游级 阅读全文