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 哈工大语言技术平台Language Technology Platform(LTP)是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年开发的一整套中文语言处理系统.LTP制定了基于XML的语言处理结果表示,并在此基础上提供了一整套自底向上的丰富而且高效的中文语言处理模块(包括词法.句法.语义等6项中文处理核心技术),以及基于动态链接库(Dynamic Link L…

作者注:本教程旨在对哈工大LTP在github上的LTP4J(LTP的java版本)教程的补充,请结合以下参考网站一起食用. 参考网站: [1]哈工大语言技术平台云官网--LTP使用文档 http://ltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html [2]<编译哈工大语言技术平台云LTP(C++)源码及LTP4J(Java)源码> http://codepub.cn/2015/05/07/Compile-the-Language-Technology-…

http://ltp.ai/ http://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/ http://www.cnblogs.com/Denise-hzf/p/6612886.html 哈工大语言云(LTP)本地安装使用及Python调用 https://github.com/HIT-SCIR/pyltp 哈工大LTP:Windows系统Python本地调用…

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 上一节我们讲了LTP的基本使用,接下来我们使用其进行事件抽取. 参考代码:https://github.com/liuhuanyong/EventTriplesExtraction sentence_parser.py import os from pyltp import Segmentor, Postagger, Parser, NamedEntityRecognizer, SementicRoleLabeller…

从官网搬过来的 囧rz 哈工大讯飞语言云 由哈工大 和科大讯飞 联合研发的中文自然语言处理云服务平台.结合了哈工大“语言技术平台——LTP” 高效.精准的自然语言处理核心技术和讯飞公司在全国性大规模云计算服务方面的 丰富经验,显著提升 LTP 对外服务的稳定性和吞吐量,为广大用户提供电信级稳定 性和支持全国范围网络接入的语言云服务,有效支持包括中小企业在内开发者的商 业应用需要. 作为基于云端的服务,语言云具有如下一些优势: 免安装:用户无需调用静态库或下载模型文件,只需要根据API参数集构造H…

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: #…

1. LTP介绍和安装 LTP语言云官网  在线演示 | 语言云(语言技术平台云 LTP-Cloud) 安装LTP的python接口包 $ sudo pip install pyltp 模型文件下载 LTP 3.3 文档 百度云 2. 使用LTP的python接口进行语言分析 #!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') import os from pyltp…

运行环境ubuntu+python3 安装pyltp sudo pip3 install pyltp 下载ltp_data_v3.4.0模型 http://ltp.ai/ 分句 from pyltp import SentenceSplitter #分句,对句子进行切分 sentence = SentenceSplitter.split("我是逗号,我是句号.我是问好?我是感叹号!") print("\n".join(sentence)) 打印结果: 我是逗号,我是…

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…

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.…