【项目实战课】基于BiLSTM+CRF的命名实体识别实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于BiLSTM+CRF的命名实体识别实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。

本次主题

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名、专有名词等。

NER是 NLP 中的重要的基础工具，很大程度上辅助了 NLP 走向实用领域。通过学习本实战项目课程学生将掌握 NER  基于 BiLSTM + CRF 的实战实现，并掌握 NER 的发展和技术要点。

本次课程经过剪辑后的课程总时长为81分钟，定价为49元，各部分课程内容与时长如下：

部分	内容	时长(分钟)
No.1	项目背景介绍	29
No.2	模型原理说明	14
No.3	数据源与数据预处理介绍	7
No.4	代码讲解	26
No.5	总结与展望	5

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型原理说明，包括BiLSTM+CRF的基本介绍、BiLSTM+CRF的输入等内容。

第3部分：数据源与数据预处理，包括数据源和文本数据预处理两部分内容。

第4部分：代码讲解，本部分专门进行课程相关代码的讲解。

第5部分：总结与展望，总结了BiLSTM+CRF的优缺点以及前沿进展。

本次课程讲师为Monica，某互联网大厂高级算法工程师、美名校本硕数学专业，资深AI课程讲师。

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课程详情如下：

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