词 O
汇 O
阅 O
读 O
是 O
关 O
键 O
, O
0 B-year
8 I-year
年 I-year
考 B-exam
研 I-exam
暑 O
期 O
英 O
语 O
复 O
习 O
全 O
指 O
南 O
中 B-place
国 I-place
人 I-place
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2 B-year
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2 I-year
年 I-year
硕 O
士 O
研 O
究 O
生 O
目 O
录 O
及 O
书 O
目 O
日 B-place
本 I-place
地 O
震 O
: O
金 O
吉 O
列 O
关 O
注 O
在 O
日 O
学 O
子 O
系 O
列 O
报 O
道 O
名 O
师 O
辅 O
导 O
: O
2 B-year
0 I-year
1 I-year
2 I-year
考 B-exam
研 I-exam
英 O
语 O
虚 O
拟 O
语 O
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三 O
种 O
用 O
法 O
2 B-year
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9 I-year
年 I-year
成 O
人 O
高 B-exam
考 I-exam
招 O
生 O
统 O
一 O
考 B-exam
试 I-exam
时 O
间 O
表 O
去 O
新 B-place
西 I-place
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体 O
验 O
舌 O
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上 O
的 O
饕 O
餮 O
之 O
旅 O
四 O
级 O
阅 O
读 O
与 O
考 B-exam
研 I-exam
阅 O
读 O
比 O
较 O
分 O
析 O
与 O
应 O
试 O
策 O
略 O
备 O
考 O
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高 O
考 O
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文 O
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读 O
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名 O
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试 O
英 O
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考 O
策 O
略 O
热 O
议 O
: O
艺 B-exam
考 I-exam
合 O
格 O
证 O
是 O
高 B-exam
考 I-exam
升 O
学 O
王 O
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1 I-year
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高 B-exam
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文 O
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综 O
合 O
试 O
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5 O
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高 O
校 O
预 O
估 O
2 B-year
0 I-year
0 I-year
9 I-year
年 I-year
湖 B-place
北 I-place
录 O
取 O
分 O
数 O
线 O
出 O
炉 O
时 O
评 O
: O
高 B-exam
考 I-exam
应 O
成 O
为 O
教 O
育 O
公 O
平 O
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“ O
助 O
推 O
器 O
” O
教 O
育 O
部 O
回 O
应 O
“ O
取 O
消 O
高 B-exam
考 I-exam
户 O
籍 O
限 O
制 O
” O
2 B-year
0 I-year
0 I-year
8 I-year
年 I-year
甘 B-place
肃 I-place
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高 O
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同 O
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年 O
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出 O
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NER命名体识别:文本标注工具Doccano配置方法/命名实体识别任务标注方法实例/标注导出与BIO处理/标签处理并完成对齐操作
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命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是自然语言处理领域的一项关键任务,旨在从文本中识别和分类特定的命名实体,如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体,并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程: 数据收集和标注:收集包含命名实体的文本数据,并为每个实体标注相应的标签(实体类型)。 特征提取:从文本数据中提取有用的特征,如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练:使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场(CRF)、循环神经网络(RNN)、注意力机制等。 模型评估和调优:使用评估数据集来评估训练得到的模型性能,并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别:使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体,使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用,例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据,并提供有关实体的结构化信息,为后续的分析和应用提供基础。
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