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基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别(python实现)

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分。 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同。 1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于这些命名实体数量不断增加,通常不可能在词典中穷尽列出,且其构成方法具有各自的一些规律性,因而,通常把对这些词的识别从词汇形态处理(如汉语切分)任务中独立处理,称为命名实体识别。命名实体识别技术是信息抽取、信息检索、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术必不可少的组成部分。 命名实体是命名实体识别的研究主体,一般包括3大类(实体类、时间类和数字类)和7小类(人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比)命名实体。评判一个命名实体是否被正确识别包括...

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Intel开源了基于Apache Spark的分布式深度学习框架BigDL。BigDL借助现有的Spark集群来运行深度学习计算,并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。 在Xeon服务器上运行的测试结果表明,BigDL比其他开源框架Caffe、Torch和TensorFlow有显著的性能提升。BigDL速度可与主流GPU匹敌,而且能够扩展到数十个Xeon服务器。 BigDL库支持Spark 1.5、1.6和2.0版本,并容许将深度学习嵌入在现有的Spark程序中。BigDL库中有把Spark RDDs转换为BigDL DataSet的方法,并且可以直接与Spark ML Pipelines一起使用。 对于模型训练,BigDL使用了在多个执行器中执行单个Spark任务的同步小批量SGD(Stochastic Gradient Descent)。每个执行器运行一个多线程引擎并处理一部分微批次数据。在当前版本中,所有的训练和验证数据都存储到存储器中。 BigDL使用Scala开发,并参考了Torch的模型。像Torch一样,它有一个使用Intel MKL库进行计算的Tensor类。...

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