Операция выполнена!
Закрыть
Хабы: Блог компании Raft, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Natural Language Processing

NER часто воспринимают как задачу классификации токенов: BIO-теги, последовательности меток, декодирование. Такой взгляд удобен с точки зрения моделей, но плохо отражает то, как NER работает в реальных системах.

Сущности - это не токены, а фрагменты текста. Результаты работы NER-систем, как правило, представлены в виде спанов - с явными границами начала и конца (start / end) и типами сущностей.

В этой статье мы разберём два уровня разметки в NER: span-level и token-level
и покажем, какую роль каждый из них играет в практических пайплайнах.

Читать далее
Читайте также
НОВОСТИ

ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro