How to Implement Named Entity Recognition with Hugging Face Transformers
让我们看看如何使用 NLP 和 LLM 库的瑞士军刀 Hugging Face 的 Transformers 执行 NER。
What is Named Entity Recognition (NER) – Example, Use Cases, Benefits & Challenges
每当我们听到一个单词或阅读一段文字时，我们都有自然的能力来识别单词并将其归类为人物、地点、位置、价值观等。人类可以快速识别单词、对其进行分类并理解上下文。例如，当您听到“史蒂夫·乔布斯”这个词时，您会立即想到 […]
Complex & Intelligent Systems, Volume 11, Issue 1, January 2025
1）IMTLM-Net：基于定位机制网络的改进型多任务转换器，用于手写英文文本识别作者：张乾锋、刘峰、宋婉如2）基于混合数据类型的系统可靠性建模因果发现与故障诊断作者：王小康、蒋思琪、王墨竹3）一种用于负荷预测的二次支持向量回归方法作者：贾彦河、周帅光、高哲明4）释放拼音的力量：利用多重嵌入和注意力机制促进中文命名实体识别作者：赵吉贵、钱玉荣、小开提艾孜买提5）CSTrans：用于无监督域自适应的跨子域转换器作者：刘俊驰、张翔、罗志刚6）煤矿设备系统的交互关系推理方法作者：曹宪刚、高嘉俊、程博阳7）一种用于高光谱异常的新型图卷积和频域滤波方法检测作者：杨丁、闫浩、阿如涵8）一种考虑残差恢复的新
NLP: Text Summarization and Keyword Extraction on Property Rental Listings — Part 1
NLP：房产租赁清单上的文本摘要和关键字提取 - 第 1 部分文本摘要、NER、主题建模和文本分类等 NLP 技术在租赁清单数据上的实际应用简介自然语言处理 (NLP) 可以显著增强租赁清单描述的分析和可用性。在本练习中，我们将探索文本摘要、命名实体识别 (NER) 和主题建模等 NLP 技术的实际应用，以提取见解并丰富东京 Airbnb 房源数据中的房源描述。使用公开可用的数据和 spaCy 和 SciKit-Learn 等工具，您可以跟着做，重现结果，或将这些技术应用于您自己的文本数据，只需进行最少的调整。代码库可在 GitHub 上找到，您可以 fork 并进行试验。本文演示了如何使用各
Do LLMs Reign Supreme in Few-Shot NER? Part III
通过使用基于 LLM 的方法比较其性能，探索 LLM 在少样本命名实体识别 (NER) 中的有效性。
Tribal Economic Development: Action is Needed to Better Understand the Extent of Federal Support
GAO 的发现联邦支持部落实体（例如部落政府和企业）经济发展的努力显示出分散和部分重叠的迹象。这些计划分散在七个机构中：美国农业部 (USDA)、商务部、能源部、卫生与公共服务部、住房和城市发展部、内政部以及小企业管理局 (SBA)。 GAO 采访的部落组织表示，许多部落识别和获取项目的能力有限，并且可能不知道可以获得联邦援助。法律要求商务部长协助部落和其他符合条件的实体识别和利用商业发展机会；然而，该部并不保留部落实体可以利用的跨机构联邦经济发展计划的信息。如果没有可用计划的信息，部落实体可能无法获得可为部落社区提供宝贵利益的计划。 GAO 没有发现重复的证据。 2021 财年部落实体可用的
