代码 结果 ...
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC . BY SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https: blog.csdn.net broccoli article details 需求说明: 将计算机本地文档集中的文本进行分词 词性标注,最后进行命名实体识别。 将 中处理结果保存到本地txt文件中。 技术选择:本需求的实现使用了哈工大的pyltp,如果你对ltp还不太了解,请 ...
2019-09-05 18:06 0 436 推荐指数:
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作者注:本教程旨在对哈工大LTP在github上的LTP4J(LTP的java版本)教程的补充,请结合以下参考网站一起食用。 参考网站: 【1】哈工大语言技术平台云官网--LTP使用文档 http://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html ...
1. 什么是 命名实体提取? 参考:https://towardsdatascience.com/named-entity-recognition-with-nltk-and-spacy-8c4a7d88e7da#targetText=Named%20entity%20recognition ...
因为工作需要,调研了一下Stanford coreNLP的命名实体识别功能。 Stanford CoreNLP是一个比较厉害的自然语言处理工具,很多模型都是基于深度学习方法训练得到的。 先附上其官网链接: https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP ...
我们知道tensorflow的官方bert模型里面包含了很多内容,在进行微调时有许多部分都是我们用不到的,我们需要截取一些用到的部分,使得我们能够更容易进行扩展,接下来本文将进行一一讲解。 1、需要的文件 tokenization.py:用于对数据进行处理,主要是分词 ...
需要安装jpype先,这个是python调用java库的桥梁。 结果: 转自:https://www.jianshu.com/p/d7e7cc747e56 ...
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 ...
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 ...