自然语言18_Named-entity recognition

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自然语言18.1_Named Entity Recognition with NLTK

QQ:231469242 欢迎nltk爱好者交流 https://www.pythonprogramming.net/named-entity-recognition-nltk-tutorial/?completed=/chinking-nltk-tutorial/ Named Entity Recognition with NLTK 命名实体(Named Entity)类别识别 This is a temporary script file. """ import nltk…

自然语言18_Named-entity recognition

https://en.wikipedia.org/wiki/Named-entity_recognition http://book.51cto.com/art/201107/276852.htm 命名实体(Named Entity)类别识别除了在预测用户意图方面的用途,查询日志还可以用来识别命名实体.命名实体识别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.时间.日期.货币及其他专有名词等.它是自然语言处理实用化的重要内容,在信息提取.句法分析.机器翻译等应用领域中具有重要…

Java自然语言处理NLP工具包

1. Java自然语言处理 LingPipe LingPipe是一个自然语言处理的Java开源工具包.LingPipe目前已有很丰富的功能,包括主题分类(Top Classification).命名实体识别(Named Entity Recognition).词性标注(Part-of Speech Tagging).句题检测(Sentence Detection).查询拼写检查(Query Spell Checking).兴趣短语检测(Interseting Phrase Detection).…

自然语言处理领域重要论文&资源全索引

自然语言处理(NLP)是人工智能研究中极具挑战的一个分支.随着深度学习等技术的引入,NLP领域正在以前所未有的速度向前发展.但对于初学者来说,这一领域目前有哪些研究和资源是必读的?最近,Kyubyong Park 为我们整理了一份完整列表. GitHub 项目链接:https://github.com/Kyubyong/nlp_tasks 本人从事自然语言处理任务(NLP)的研究已经有很长时间了,有一天我想到,我需要为庞大的 NLP领域做一个概览,我知道自己肯定不是想要一睹 NLP 任务的全貌的…

自然语言处理系列-4条件随机场（CRF）及其tensorflow实现

前些天与一位NLP大牛交流,请教其如何提升技术水平,其跟我讲务必要重视“NLP的最基本知识”的掌握.掌握好最基本的模型理论,不管是对日常工作和后续论文的发表都有重要的意义.小Dream听了不禁心里一颤,那些自认为放在“历史尘埃”里的机器学习算法我都只有了解了一个大概,至于NLP早期的那些大作也鲜有拜读.心下便决定要好好补一补这个空缺.所以,接下来的数篇文章会相继介绍在NLP中应用比较多的一些机器学习模型,隐马尔科夫模型(HMM),条件随机场(CRF),朴素贝叶斯,支持向量机(SVM),EM算法等…

【NLP汉语自然语言处理与实践】分词_笔记

一.两种分词标准: 1. 粗粒度. 将词作为最小基本单位.比如:浙江大学. 主要用于自然语言处理的各种应用. 2. 细粒度. 不仅对词汇继续切分,也对词汇内部的语素进行切分.比如:浙江/大学. 主要用于搜索引擎.一种常用方案是: 索引的时候使用细粒度的分词以保证召回,比如浙江/大学询的时候使用粗粒度的分词以保证精度二.歧义 1.分类: 交集型切分歧义.对于AJB,AJ和JB都成词组合型切分歧义.对于AB,A.B.AB都成词多义组合型切分歧义.对于AB,(1)A.B.AB同时为词:(2)文…

达观数据CTO纪达麒:小标注数据量下自然语言处理实战经验

自然语言处理在文本信息抽取.自动审校.智能问答.情感分析等场景下都有非常多的实际应用需求,在人工智能领域里有极为广泛的应用场景.然而在实际工程应用中,最经常面临的挑战是我们往往很难有大量高质量的标注语料. “巧妇难为无米之炊”,在缺少语料的情况下,如何达到良好的NLP应用效果,是这些场景要落地所必须解决的问题.我们通常称其为“低资源问题”,或者称为“小样本学习”问题,本文从达观数据的实践经验出发,用命名实体识别(NER)任务为例,来介绍在小标注数据量下进行NLP处理的经验和方法,希望对大家有所启…