原文:【语言处理与Python】7.5命名实体识别/7.6关系抽取

. 命名实体识别 NER 目标是识别所有文字提及的命名实体。 可以分成两个子任务:确定NE的边界和确定其类型。 NLTK提供了一个已经训练好的可以识别命名实体的分类器,如果我们设置参数binary True,那么命名实体只被标注为NE,没有类型标签。可以通过代码来看: . 关系抽取 一旦文本中的命名实体已被识别,我们就可以提取它们之间存在的关系。 进行这一任务的方法之一,就是寻找所有的 X, , ...

2013-05-30 23:26 0 5381 推荐指数:

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实体抽取命名实体识别)调研报告

一.介绍 实体抽取也就是命名实体识别(Named Entity Recognition ) ,简称为NER,命名实体识别是是自然语言处理(NLP)中一项最基础的工作,它的任务就是识别出文本当中特定意义的实体,MCU将其分为三大类:时间类(TIMEX),实体类(EMAMEX)和数字类(NUMEX ...

Tue Apr 28 01:15:00 CST 2020 0 2312
命名实体识别

命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP中一项非常基础的任务。NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等众多NLP任务的重要基础工具。 命名实体识别的准确度,决定了下游任务的效果,是NLP中非常重要的一个基础问题。 作者&编辑 ...

Sun Sep 27 18:50:00 CST 2020 0 2091
命名实体识别

摘要 NER 技术概览 NER 数据资源和流行工具 资源 NER 工具 NER 的性能评估指标 ...

Mon Oct 26 00:22:00 CST 2020 0 946
命名实体识别(1) - HMM

目录 模型介绍 NER与Viterbi算法 代码实践 数据 模型 训练及测试 模型介绍 马尔科夫假设: 假设模 ...

Mon Apr 27 01:28:00 CST 2020 0 1256
命名实体识别(NER)

一、任务 Named Entity Recognition,简称NER。主要用于提取时间、地点、人物、组织机构名。 二、应用 知识图谱、情感分析、机器翻译、对话问答系统都有应用。比如,需要利用命名实体识别技术自动识别用户的查询,然后将查询中的实体链接到知识图谱对应的结点上,其识别的准确率将会 ...

Fri Jan 11 23:25:00 CST 2019 0 1678
 
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