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、且可以使用系统内置或用户导入的法规标准进行分类分级操作，生成数据资产目录。本系统内置多种智能识别模型，如：基于深度学习+条件随机场的命名实体识别模型，可以更准确、高效的识别中英文姓名、地址、机构名称等；基于NLP技术的文本识别模型、判断敏感文本数据、如：合同、简历、病例等。此外来自：其他
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CL的录用十分严格，根据往年评选结果，只有不到30%的论文被接收。 作为自然语言处理中最经典、最基础的任务，命名实体识别一直受到广泛的关注与研究。近年来，中文命名实体识别任务上取得了明显进展，很多新的方法和框架被陆续提出，但往往忽略考虑了实体词的内部组成。 对于中文命名实体而言，来自：其他![]()
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篇关于阿拉伯语命名实体识别的综述文章应运而生，为研究者们提供了一个全面了解该领域的机会。 这篇综述文章深入剖析了阿拉伯语命名实体识别领域的研究现状、技术挑战、方法与工具、数据集等方面的内容，展示了该领域的全貌。文章通过对已有文献的梳理和分析，对比了各种命名实体识别方法的优劣，建立来自：其他![]()
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