1.數據 目前的數據總體上分為結構化和非結構化的數據。結構化的數據是指實體和關系的規范和可預測的組織。大部分的需要處理的數據都屬於非結構化的數據。 2.信息提取 簡言之就是從文本中獲取信息意義的方法。信息提取目前已經應用於很多領域,比如商業智能,簡歷收獲,媒體分析,情感檢測,專利檢索 ...
這里主要介紹nltk中的一些現成的詞干提取器Porter和Lancaster. . Porter . Lancaster . 詞形歸並器:刪除詞綴產生的詞, 常用的有WordNetLemmatier 從上面的運行結果可以看出,Porter詞干提取器的效果比較好。 .基於Porter詞干提取算法的詞干提取工具SnowballStemmer ...
2017-06-08 21:36 0 1631 推薦指數:
1.數據 目前的數據總體上分為結構化和非結構化的數據。結構化的數據是指實體和關系的規范和可預測的組織。大部分的需要處理的數據都屬於非結構化的數據。 2.信息提取 簡言之就是從文本中獲取信息意義的方法。信息提取目前已經應用於很多領域,比如商業智能,簡歷收獲,媒體分析,情感檢測,專利檢索 ...
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Relation Extraction 信息抽取在自然語言處理中是一個很重要的工作,特別在當今信息爆炸的背景下,顯得格外的生重要。從海量的非結構外的文本中抽取出有用的信息,並結構化成下游工作可用的格式,這是信息抽取的存在意義。信息抽取又可分為實體抽取或稱命名實體識別,關系抽取以及事件抽取等。命名 ...
環境:window10 + python3 一、安裝NLTK 二、下載NLTK books數據 特別說明:Download Directory(下 ...
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