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

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

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

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.

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

我们在用三层架构编写软件时,常常会遇到例如以下问题,就是三层之间的參数传递问题:假设我们在D层查询出数据是DataTable类型的,那么我们在B层甚至U层使用这条数据时,就要用DataTable类型来回传递了,不管什么情况,我们都会不可避免的要填写读取的字段.比如我们须要使用第一条记录的的某个字段.代码须要这样写:mrc.count(*)rows(*).这样写的坏处有非常多: 1.easy写错,而且编译器是检查不出来的: 2.我们须要具体的了解数据库的结构: 3. 不符合面向对象编程思想. 这个

自己也是一个初学者,主要是总结一下最近的学习,大佬见笑. 中文分词说到命名实体抽取,先要了解一下基于字标注的中文分词.比如一句话 "我爱北京天安门”. 分词的结果可以是 “我/爱/北京/天安门”. 那什么是基于字标注呢? “我/O 爱/O 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E”. 就是这样,给每个字都进行一个标注.我们可以发现这句话中字的标注一共有四种.他们分别代表的意义如下. B | 词首M | 词中E | 词尾O | 单字 B表示一个词的开始,E表示一个词的结尾,M表示词中间的字.如果这个

目录 数据的图示 不同类型的基于图的特征 节点属性 局部结构特征 节点嵌入 DeepWalk简介 在Python中实施DeepWalk以查找相似的Wikipedia页面 数据的图示 当你想到"网络"时,会想到什么?通常是诸如社交网络,互联网,已连接的IoT设备,铁路网络或电信网络之类的事物.在图论中,这些网络称为图. 网络是互连节点的集合.节点表示实体,它们之间的连接是某种关系. 例如,我们可以用图的形式表示一组社交媒体帐户: 节点是用户的数字档案,连接表示他们之间的关系,例如谁跟随谁

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

\[ J_\alpha(x) = \sum_{m=0}^\infty \frac{(-1)^m}{m! \Gamma (m + \alpha + 1)} {\left({ \frac{x}{2} }\right)}^{2m + \alpha} \text {} \] 目前的智能客服会话的难点是进行用户意图匹配,只有明确了意图,才能给出针对性的回答.如果匹配不了意图,再进入传统问答机器人到语料库,所有或者其他各种方式匹配得分最高预料答案进行回答. 所以下面将针对意图识别的一般性原理进行讲解和分析.

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分

OpenNLP:驾驭文本,分词那些事 作者 白宁超 2016年3月27日19:55:03 摘要:字符串.字符数组以及其他文本表示的处理库构成大部分文本处理程序的基础.大部分语言都包括基本的处理库,这也是对文本处理或自然语言处理的前期必要工作.典型代表便是分词.词性标注.句子识别等等.本文所介绍的工具主要针对英文分词,对于英文分词工具很多,笔者经比较Apache OpenNLP效率和使用便捷度较好.另外其针对Java开发提供开源的API.开篇简介OpenNLP的情况,随后介绍6种常用模型,最后针对

返回<8天掌握EF的Code First开发>总目录 本篇目录 管理数据库创建 管理数据库连接 管理数据库初始化 填充种子数据 LINQ to Entities详解 什么是LINQ to Entities 使用LINQ to Entities操作实体 LINQ操作 懒加载和预加载 插入数据 更新数据 删除数据 本章小结 自我测试 本篇的源码下载:点击下载 先附上codeplex上EF的源码:entityframework.codeplex.com,此外,本人的实验环境是VS 2013 Upda

本文出自8天掌握EF的Code First开发系列,经过自己的实践整理出来. 本篇目录 管理数据库创建 管理数据库连接 管理数据库初始化 填充种子数据 LINQ to Entities详解 什么是LINQ to Entities 使用LINQ to Entities操作实体 LINQ操作 懒加载和预加载 插入数据 更新数据 删除数据 本章小结 本人的实验环境是VS 2013 Update 5,windows 10,MSSQL Server 2008. 上一篇<Code First开发系列之领域建

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Atitit 知识图谱解决方案:提供完整知识体系架构的搜索与知识结果overview   知识图谱的表示和在搜索中的展1 提升Google搜索效果3 1.找到最想要的信息.3 2.提供最全面的摘要.4 3.让搜索更有深度和广度.4   互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网(Document Web)转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网(Data Web).在这个背景下,Google.百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱,分别为Knowledge Gr

本文由海水的味道编译整理,请勿转载,请勿用于商业用途.    当前版本号:0.1.2 第三章数据建模 Core Data栈配置好之后,接下来的工作就是设计对象图,在Core Data框架中,对象图被表示为NSManagedObjectModel.对象图由若干个实体组成,实体被表示为NSEntityDescription.本章将围绕实体设计的相关细节展开讨论.本章也涉及到了常规的数据建模原则,因为这些原则也适用于创建实体.    托管对象NSManagedObject和实体NSEntityDesc

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CoreData学习-最好的一片文章 分类: IOS重新上路2014-05-25 18:00 1937人阅读 评论(0) 收藏 举报   目录(?)[+]   写的很好的一篇教程,我什么时候能写出这么棒的文章来,还是继续努力学习吧. iOS教程:Core Data数据持久性存储基础教程 其实最近更多的是在写这篇文章<iOS教程:使用持久性数据Core Data>,这篇是<iOS开发教程:Storyboard全解析-第一部分>这篇的后续,但是目前还没有完成,先放出一个持久性数据存储的

摘要 就像我一直说的,Core Data是iOS编程,乃至Mac编程中使用持久性数据存储的最佳方式,本质上来说,Core Data使用的就是SQLite,但是通过一系列特性避免了使用SQL的一些列的麻烦,不仅如此,他还能够合理管理内存,反正好处很多,我们推荐使用. 在这个教程中,我们将会创建一个Core Data的可视模型,之后再做一个Table View,让Table View的内容能够存储在数据模型里. coredate 目录[-] 创建Core Data工程 创建数据模型 测试我们的数据模

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