ner_graph

ner_graph是一个用于命名实体识别（NER）的图神经网络模型。它通过将文本中的单词和实体之间的关系建模为图结构，并利用图神经网络对实体进行识别和分类。ner_graph可以有效地处理长距离依赖关系，提高命名实体识别的准确性和鲁棒性。与传统的基于规则或统计的方法相比，ner_graph具有更好的泛化能力和适应性。它在自然语言处理领域具有广泛的应用前景，如信息抽取、知识图谱构建等。