免费活动链接:https://www.heywhale.com/home/activity/detail/6216f74572960d0017d5e691
课程内容：
1、实体识别任务简介
命名实体识别任务定义、概念、标注和数据集介绍
2、实体识别任务实践(一)-CRF
利用CRF模型实现中文实体识别
3、实体识别任务实践(二)-传统深度学习
基于BiLSTM-CRF实现中文实体识别
4、实体识别任务实践(三)-Bert
基于Bert预训练模型实现实体识别
5、实体识别任务总结
命名实体识别提升思路与优化方法总结
直播回放可在我的课程中查看
课程资料：https://github.com/yanqiangmiffy/Product-Entity-Recognition/tree/master/ner-camp
比赛链接:https://www.heywhale.com/home/competition/620b34ed28270b0017b823ad/
京东商品标题包含了商品的大量关键信息，商品标题实体识别是NLP应用中的一项核心基础任务，能为多种下游场景所复用，从标题文本中准确抽取出商品相关实体能够提升检索、推荐等业务场景下的用户体验和平台效率。本赛题要求选手使用模型抽取出商品标题文本中的实体。 与传统的实体抽取不同，京东商品标题文本的实体密度高、实体粒度细，赛题具有特色性。
| 模型 | 线下cv | 线上 |
|---|---|---|
| CRF | 0.77 | 0.748 |
代码链接：https://github.com/yanqiangmiffy/Product-Entity-Recognition/tree/master/competition_code
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