Вот мои основные источники:

bilibili:

• 句句胖头: nlp_base...https://www.bilibili.com/video/BV1YK4y1875p
• 谁用了我的白桦林: bilstm-crf...https://www.bilibili.com/video/BV1Z5411477j
• shuhuai008: hmm,mehmm,crf...https://www.bilibili.com/video/BV19t411R7QU
• не умеет программировать nlp_er: crf...https://www.bilibili.com/video/BV18a4y1e7kt

блог

• Обзор статей по теме «Распознавание именованных сущностей NER»: те годы, когда мы вместе гнались за чем-то, но так и не узнали об этом (часть 1)
• Немного опыта в распознавании именованных сущностей
• Объяснение принципа алгоритма градиентного спуска — машинное обучение
• Модель максимального энтропийного марковского процесса (MEMM) и её проблема смещения меток
• Технология распознавания именованных сущностей для новостных СМИ
• Понимание распознавания именованных сущностей за одну статью
• Краткий обзор моделей машинного обучения: контролируемый, полуконтролируемый и неконтролируемый типы
• Глубокое обучение — затухание скорости обучения (learning rate decay)
• NLP: от скрытой модели Маркова к условным случайным полям
• Вероятностное объяснение модели TF-IDF
• Understanding LSTM Networks
• Три концепции глубокого обучения: эпоха, пакет, итерация
• Исчезновение градиента в нейронных сетях
• Практическое применение NLP — распознавание китайских именованных сущностей
• 37 распространённых проблем при обучении нейронной сети

книга

• «Алгоритмы на тексте: глубокое погружение в обработку естественного языка» (автор Лу Яньсюн)

проект

• https://github.com/Determined22/zh-NER-TF
• http://static.bosonnlp.com/demo

идея или проблема

Из статьи «Немного опыта в распознавании именованных сущностей», узнал о необходимости дедупликации текста (повторение предложений может привести к завышению оценочных показателей): → возникли некоторые сомнения относительно повторного соединения фрагментов текста после его разделения для создания данных для улучшения. Хотя обратный перевод также является методом улучшения данных, он кажется неподходящим для терминов китайской медицины. В общем случае, хотелось бы достичь высоких значений точности и полноты.