命名实体识别NER模型，用B-M-E标记 比 用0-1标记 准确率高

七公子706

 关注

阅读 169

2022-09-18


用BME（B-begin、M-middle、E-end）还是就 0or1 式来标记labels？

BME式：

鱼 香 肉 丝 真 好 吃
O O O O B M E

0-1式：

鱼 香 肉 丝 真 好 吃
0 0 0 0 1 1 1

结论：

BME式更好，

预测阶段，BME可以限制一些单个的B（即单个1）出现，即只有BME或者BE整体出现时，才认为是抽取 出来，提高准确率。


相关推荐

命名实体识别NER探索(3)-Bi-LSTM+CRF模型

路西法阁下 57 0 0

【科羚深度学堂】BiLSTM和CRF模型实现NER中文命名实体识别

彪悍的鼹鼠 20 0 0

命名实体识别NER探索(4) 通过scikit-learn、pytorch实现HMM 及CRF模型

沐之轻语 60 0 0

实战案例！用1行Python代码识别身份证信息，准确率超过99%，YYDS

黄昏孤酒 172 0 0

神了,用 Python 预测世界杯决赛，发现准确率还挺高

王传学 101 0 0

llama-factory SFT系列教程 (三)，chatglm3-6B 大模型命名实体识别实战

醉倾城1 13 0 0

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用RoBERTa做中文邮件标题分类，模型在测试集上准确率达到98.3%以上（附公开数据集）

伊人幽梦 8 0 0

斯坦福发布端侧AI模型Octopus V2：推理比GPT-4快168%，准确率超Llama7B

Star英 18 0 0

使用PaddleNLP识别垃圾邮件：用BERT做中文邮件内容分类，验证集准确率高达99.6%以上（附公开数据集）

兔八哥软件爱分享 9 0 0

2025-03-19：标记所有节点需要的时间。用go语言，给定一棵无向树，树中的节点编号从 0 到 n-1。同时给出一个长度为 n-1 的二维整数数组 edges，其中 edges[i] = [ui,

灯火南山 23 0 0

精彩评论（0）

0 0 举报