1) named entity recognition
名实体识别
1.
This work adopts the maximum entropy model for named entity recognition and proposes two improvement strategies based on HowNet to enhance the generalization of maximum entropy model.
命名实体识别是自然语言处理领域的一项基础研究,它对于语言的深层处理有重要意义。
2) named entity recognition
实体名识别
1.
In this paper, we describe a system that applies maximum entropy (ME) models to the task of named entity recognition (NER).
本文主要介绍了一个利用最大熵进行实体名识别的系统以及所采用的模型和选取的特征。
3) named entity recognition
命名实体识别
1.
The Research of Chinese Named Entity Recognition and Information Extraction;
Web中文信息抽取技术与命名实体识别方法的研究
2.
The Research on Named Entity Recognition in Chinese Information Processing;
中文信息处理中命名实体识别问题的研究
3.
The Research of Chinese Named Entity Recognition and Its Relation Extraction;
中文命名实体识别及其关系抽取研究
4) Name Entity Recognition
命名实体识别
1.
Nowadays, most of the Name Entity Recognition systerm use the knowledge and statistic method.
目前,国内外主要采用的命名实体识别技术分为专家规则和统计知识两种方法。
5) nominal entity recognition
名词性实体识别
1.
In this paper, we present a combination training framework for building a domain-specific nominal entity recognition model.
本文提出了一个模型组合训练机制,用于建立特定领域名词性实体识别模型。
6) Chinese named entity recognition
中文命名实体识别
1.
There are two fundamental issues in word-level Chinese language processing, Chinese word segmentation and Chinese named entity recognition (NER).
在词汇级的中文语言处理中，存在两个基本的问题：其一是汉语自动分词，其二是中文命名实体识别。
2.
This paper presents an approach that implements Chinese Named Entity Recognition(NER)in two independent phases.
本文提出了针对中文命名实体识别任务的两阶段方法。
3.
The thesis focuses around applying Markov logic to citation matching and Chinese named entity recognition.
本文在前人成果及前期工作的基础上,重点研究了马尔科夫逻辑网络在引文匹配问题和中文命名实体识别问题中的应用。
补充资料：植物名实图考长编
植物名实图考长编
植物学著作。22卷。清吴其■(瀹斋)撰于19世纪中。作者为编写《植物名实图考》，广泛收集资料，集为《长编》。载植物838种，分部类与《植物名实图考》多同。作者于诸植物名下，摘录历代本草、农书、方志、诗词等书中相关资料，涉及各植物之产地、形态、名称、品种、栽培、药用等内容，间有吴氏个人采访所得资料与实际经验。其书与《植物名实图考》相辅相行，版本均同。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条