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下面哪些算法模型可以用来完成命名实体的任务（）

[不定项选择题]

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jack_kuo

包括：

(1) 基于规则的方法。根据语言学上预定义的规则。但是由于语言结构本身的不确定性，规则的制定上难度较大。

(2) 基于统计学的方法。利用统计学找出文本中存在的规律。

主要有隐马尔可夫(HMM)、条件随机场(CRF)模型和Viterbi算法、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。

(3) 神经网络。

LSTM+CRF模型，基于RNN的seq2seq模型

发表于 2019-04-18 12:47:04 回复(3)

凌晨四点半20190902114131

LDA是主题模型，概括文本摘要啥的

发表于 2020-03-13 21:18:06 回复(0)

牛客54560154号

NER可以用分类模型，也可以用生成模型(seq2seq)

发表于 2021-03-10 19:58:48 回复(0)

牛客773930464号

GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)在数据分析和预测中的效果很好。它是一种基于决策树的集成算法。其中Gradient Boosting 是集成方法boosting中的一种算法，通过梯度下降来对新的学习器进行迭代。而GBDT中采用的就是CART决策树。

发表于 2022-06-30 22:04:53 回复(0)

vccorz

seq2seq都算？直接生成命名体？

发表于 2021-09-13 20:18:03 回复(0)

小白小黄

请问这里的 LDA是指线性判别分析法吗？有监督降维那个？

发表于 2020-04-19 23:10:43 回复(2)

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上传者：小小

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