利用pyltp进行实体识别

一.实体识别作为信息抽取中基础的也是重要的一步,其技术可以分为三类,分别是其于规则的方法.其于统计模型的方法以及基于深度学习的方法. 基于规则的方法,主要依靠构建大量的实体抽取规则,一般由具有一定领域知识的专家手工构建.然后将规则与文本进行匹配,识别出实体. 基于统计的方法,需要一定的标注语料进行训练,采用的基本模型有马尔可夫HMM.条件马尔可夫CMM.最大熵ME以及条件随机场CRF等,这此方法作为序列标注问题进行处理,主要涉及步骤有语料标注.特征定义和模型训练. 基于深度的方法,也是目前比较大…

命名实体识别，使用pyltp提取文本中的地址

首先安装pyltp pytlp项目首页单例类(第一次调用时加载模型) class Singleton(object): def __new__(cls, *args, **kwargs): if not hasattr(cls, '_the_instance'): cls._the_instance = object.__new__(cls, *args, **kwargs) return cls._the_instance 使用pyltp提取地址 import os from pyltp i…

NLP（二十四）利用ALBERT实现命名实体识别

本文将会介绍如何利用ALBERT来实现命名实体识别.如果有对命名实体识别不清楚的读者,请参考笔者的文章NLP入门(四)命名实体识别(NER) . 本文的项目结构如下: 其中,albert_zh为ALBERT提取文本特征模块,这方面的代码已经由别人开源,我们只需要拿来使用即可.data目录下为我们本次讲解所需要的数据,图中只有example开头的数据集,这是人民日报的标注语料,实体为人名(PER).地名(LOC)和组织机构名(ORG).数据集一行一个字符以及标注符号,标注系统采用BIO…

神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用

神经网络结构在命名实体识别(NER)中的应用近年来,基于神经网络的深度学习方法在自然语言处理领域已经取得了不少进展.作为NLP领域的基础任务-命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)也不例外,神经网络结构在NER中也取得了不错的效果.最近,我也阅读学习了一系列使用神经网络结构进行NER的相关论文,在此进行一下总结,和大家一起分享学习. 1 引言命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)就是从一段自然语言文本中找出相关实体,并标注出…

学习笔记CB007:分词、命名实体识别、词性标注、句法分析树

中文分词把文本切分成词语,还可以反过来,把该拼一起的词再拼到一起,找到命名实体. 概率图模型条件随机场适用观测值条件下决定随机变量有有限个取值情况.给定观察序列X,某个特定标记序列Y概率,指数函数 exp(∑λt+∑μs).符合最大熵原理.基于条件随机场命名实体识别方法属于有监督学习方法,利用已标注大规模语料库训练. 命名实体的放射性.命名实体的前后词. 特征模板,当前位置前后n个位置字/词/字母/数字/标点作为特征,基于已经标注好语料,词性.词形已知.特征模板选择和具体识别实体类别有关. 命名…

NLP入门（五）用深度学习实现命名实体识别（NER）

前言在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的. OK,话不多说,让我们进入正题. 几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond…

【转】基于VSM的命名实体识别、歧义消解和指代消解

原文地址:http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/48566671 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明CSDN博客源地址!共同学习,一起进步~ 目录(?)[-] 一搜狗知立方介绍搜狗知立方框架图实体对齐和属性值决策爬取InfoBox介绍二 VSM相似度计算基本概念向量空间模型VSM TF-IDF 向量夹角cos相似度实体相似度计算前面讲述过两篇知识图谱相关的文章,这篇文章主要讲解基于向量空间模型…

HMM（隐马尔科夫模型）与分词、词性标注、命名实体识别

转载自 http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活动,隐状态是天气. HMM描述任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述:…

HMM与分词、词性标注、命名实体识别

http://www.hankcs.com/nlp/hmm-and-segmentation-tagging-named-entity-recognition.html HMM(隐马尔可夫模型)是用来描述隐含未知参数的统计模型,举一个经典的例子:一个东京的朋友每天根据天气{下雨,天晴}决定当天的活动{公园散步,购物,清理房间}中的一种,我每天只能在twitter上看到她发的推“啊,我前天公园散步.昨天购物.今天清理房间了!”,那么我可以根据她发的推特推断东京这三天的天气.在这个例子里,显状态是活…

2. 知识图谱-命名实体识别（NER）详解

1. 通俗易懂解释知识图谱(Knowledge Graph) 2. 知识图谱-命名实体识别(NER)详解 3. 哈工大LTP解析 1. 前言在解了知识图谱的全貌之后,我们现在慢慢的开始深入的学习知识图谱的每个步骤.今天介绍知识图谱里面的NER的环节. 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名.地名.机构名.专有名词等.通常包括两部分:(1)实体边界识别:(2) 确定实体类别(人名.地名.机构名或其他). 2.…

DL4NLP —— 序列标注：BiLSTM-CRF模型做基于字的中文命名实体识别

三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行的 BiLSTM-CRF 模型. 小白一枚,简单介绍一下模型和实验结果,BiLSTM-CRF 模型的数据和代码在GitHub上. 命名实体识别(Named…

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直接影响到后续的一系列工作. 三.流程图四.标注集采用BMEWO标注体系进行标注 BME分别代表实体的首部.中部.尾部.W代表单独是一个实体,O代表非实体. 五.NER的难点 1)不同场景不同领域下差异较…

NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER)

CRF与NER简介 CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场. 较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear chain conditional random field). 线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,而本文需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方…

用CRF做命名实体识别(一)

用CRF做命名实体识别(二) 用CRF做命名实体识别(三) 用BILSTM-CRF做命名实体识别博客园的markdown格式可能不太方便看,也欢迎大家去我的简书里看摘要本文主要讲述了关于人民日报标注语料的预处理,利用CRF++工具包对模型进行训练以及测试目录明确我们的标注任务语料和工具数据预处理 1.数据说明 2.数据预处理模型训练及测试 1.流程 2.标注集 3.特征模板 4.CRF++包的使用说明总结与展望正文 1.明确我们的标注任务这篇文章主要是介绍用CRF模型去提取…

基于分布式的短文本命题实体识别之----人名识别（python实现）

目前对中文分词精度影响最大的主要是两方面:未登录词的识别和歧义切分. 据统计:未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右,但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误.在所有的分词错误中,与人名有关的错误占到了将近90%,这中国人名都是根据人的想法起的名字,有很大的随意性,并且数量巨大,规律也不尽相同. 1.理论简介命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务.其目的…

『深度应用』NLP命名实体识别(NER)开源实战教程

近几年来,基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉.语音识别等领域取得了巨大成功,另外在自然语言处理领域也取得了不少进展.在NLP的关键性基础任务—命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)的研究中,深度学习也获得了不错的效果. 开源地址:https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras 目录 0.概念讲解 0.1 NER 简介 0.2 深度学习方法在NER中的应用 2.编程实战 2.1 概述 2.2数据预处理 2.…

HanLP-命名实体识别总结

人名识别在HanLP中,基于角色标注识别了中国人名.首先系统利用隐马尔可夫模型标注每个词语的角色,之后利用最大模式匹配法对角色序列进行匹配,匹配上模式的即为人名.理论指导文章为:<基于角色标注的中国人名自动识别研究>,大家可以百度一下看看地名识别理论指导文章为:<基于层叠隐马尔可夫模型的中文命名实体识别> 机构名识别机构名的理论指导文章为:<基于角色标注的中文机构名识别> 命名实体识别Demo /* * <summary></summary&g…

关于bert+lstm+crf实体识别训练数据的构建

一.在实体识别中,bert+lstm+crf也是近来常用的方法.这里的bert可以充当固定的embedding层,也可以用来和其它模型一起训练fine-tune.大家知道输入到bert中的数据需要一定的格式,如在单个句子的前后需要加入"[CLS]"和“[SEP]”,需要mask等.下面使用pad_sequences对句子长度进行截断以及padding填充,使每个输入句子的长度一致.构造训练集后,下载中文的预训练模型并加载相应的模型和词表vocab以参数配置,最后并利用albert抽取句…

使用哈工大LTP进行文本命名实体识别并保存到txt

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 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/broccoli2/article/details/84025285需求说明:(1)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.(2)将(1)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,请点击这里或者去哈工大语言云官网了解相关内容. 完整代码展示: #…

8.HanLP实现--命名实体识别

笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 8. 命名实体识别 8.1 概述命名实体文本中有一些描述实体的词汇.比如人名.地名.组织机构名.股票基金.医学术语等,称为命名实体.具有以下共性: 数量无穷.比如宇宙中的恒星命名.新生儿的命名不断出现新组合. 构词灵活.比如中国工商银行,既可以称为工商银行,也可以简称工行. 类别模糊.有一些地名本身就是机构名,比如"国家博物馆" 命名实体识别识别出句子中命名实体的…

基于keras实现的中文实体识别

1.简介 NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)又称作专名识别,是自然语言处理中常见的一项任务,使用的范围非常广.命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体,通常包括人名.地名.机构名.时间.专有名词等.NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体,并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体,比如产品名称.型号.价格等. 命名实体识别是信息提取.问答系统.句法分析.机器翻译等应用领域的重要基础工具,作为结构化信息提取的重要步骤. 2.常见算法 2…

哈工大LTP基本使用-分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别、角色标注

代码 import os from pprint import pprint from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller class LtpParser: def __init__(self): LTP_DIR = "../model/ltp_data_v3.4.0/" self.segmentor = Segmentor() # load_wit…

抛弃模板，一种Prompt Learning用于命名实体识别任务的新范式

原创作者 | 王翔论文名称: Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER 文献链接: https://arxiv.org/abs/2109.13532 01 前言 1.论文的相关背景 Prompt Learning通过设计一组合适的prompt将下游任务的输入输出形式重构成预训练任务中的形式,充分利用预训练阶段学习的信息,减少训练模型对大规模标注数据集的需求. 例如对于用户评论的情感分析任务:判断用户评论的"交通太不方便了."这句话蕴含的…

利用HttpWebRequest实现实体对象的上传

一简介 HttpWebRequest和HttpWebResponse类是用于发送和接收HTTP数据的最好选择.它们支持一系列有用的属性.这两个类位于System.Net命名空间,默认情况下这个类对于控制台程序来说是可访问的.请注意,HttpWebRequest对象不是利用new关键字通过构造函数来创建的,而是利用工厂机制(factory mechanism)通过Create()方法来创建的.另外,你可能预计需要显式地调用一个“Send”方法,实际上不需要.接下来调用 HttpWebRequ…

自然语言18.2_NLTK命名实体识别

QQ:231469242 欢迎nltk爱好者交流 http://blog.csdn.net/u010718606/article/details/50148261 NLTK中对于很多自然语言处理应用有着开箱即用的api,但是结果往往让人弄不清楚状况. 下面的例子使用NLTK进行命名实体的识别.第一例中,Apple成功被识别出来,而第二例并未被识别.究竟是什么原因导致这样的结果,接下来一探究竟. In [1]: import nltk In [2]: tokens = nltk.word_toke…