本文分享自 6丁一的猫 的博客,主要是python调用hanlp进行命名实体识别的方法介绍.以下为分享的全文. 1.python与jdk版本位数一致 2.pip install jpype1(python3.5) 3.类库hanlp.jar包.模型data包.配置文件hanlp.properties放在一个新建目录 4.修改hanlp.properties中root根目录,找到data 代码调用如下: 1|#coding:utf-8 2|''' 3|Created on 2017-11-21 4…

需要安装jpype先,这个是python调用java库的桥梁. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu May 10 09:19:55 2018 @author: wang小尧 """ import jpype #路径 jvmPath = jpype.getDefaultJVMPath() # 获得系统的jvm路径 ext_classpath = r"./ner/hanlp\hanlp-1.…

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…

Hanlp作为一款重要的中文分词工具,在GitHub的用户量已经非常之高,应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的.本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别. 想要在python中调用hanlp进行中文实体识别,Ubuntu 16.04的系统环境 1.安装jpype1,在cmd窗口输入 pip install jpype1 2.下载hanlp的安装包 在https://github.com/hankcs/HanLP/releases…

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…

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…

神经网络在命名实体识别中的应用 所有的这些包括之前的两篇都可以通过tensorflow 模型的托管部署到 google cloud 上面,发布成restful接口,从而与任何的ERP,CRM系统集成. 天呀,这就是赤果果的钱呀.好血腥.感觉tensorflow的革命性意义就是能够将学校学到的各种数学算法成功地与各种系统结合起来. 实现了matlab一直不能与其他系统结合的功能,并且提供GPU并行计算的功能,简直屌爆了 理论上来讲像啥 运输问题,规划问题,极值问题.都可以通过tensorflow来…

  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…

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…

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…