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%20(NER)is,monetary%20values%2C%20percentages%2C%20etc.…

HanLP分词命名实体提取详解   分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章,文章中分享的内容略有一段时间(使用的hanlp版本比较老),最新一版的hanlp已经出来了,也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升! 文本挖掘是抽取有效.新颖.有用.可理解的.散布在文本文件中的有价值知识,并且利用这些知识更好地组织信息的过程.对于文本来说,由于语言组织形式各异,表达方式多样,文本里面提到的很多要素,如人名.手机号.组织名.地名等都称之为实体.在工程领域,招投标文件里的这些实体信息至…

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…

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…

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…

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…

  本文将会简单介绍自然语言处理(NLP)中的命名实体识别(NER).   命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)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,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位.一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类.时间类和数字类).七小类(人名.机构名.地名.时间.日期.货币和百分比)命名实体.   举个简单的例子,在句子"小明早上8点去学校上课."中,对其进行命名实…

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…

很久前做过一个命名实体识别的模块,现在有时间,记录一下. 一.要识别的对象 人名.地名.机构名 二.主要方法 1.使用CRF模型进行识别(识别对象都是最基础的序列,所以使用了好评率较高的序列识别算法CRF) 2.使用规则对相关数据进行后过滤. 三.具体实现 1.训练数据的生成 主要使用了人民日报免费部分,以及一些及它从网上找到的资源(时间长了,记不住了,好像还自己标注了些) 2.模板的生成    使用的是Unigram,由于考虑到要识别的实体一般情况下没有长距离依赖 以及训练时的效率问题,所以模…

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…