StanfordNPP中沒有給出想要的結果的七個類別分類器

Question

我試圖使用斯坦福大學的名爲Entity Recognizer。我想使用7類分類器，因爲我甚至想要檢測句子中的時間（或日期）和其他內容。當進入了一句：

"He was born on October 15, 1931 at Dhanushkothi in the temple town Rameshwaram in Tamil Nadu." 

在斯坦福NLP網站（ http://nlp.stanford.edu:8080/ner/process）在線演示

它被正確歸類爲可在此圖像中可以看到（在斯坦福現場演示了上面的行）：

但是，當我試圖在我的系統上使用NLTL和StanfordTagger運行代碼時，我得到了錯誤的結果。我得到的輸出：

[(u'He', u'O'), (u'was', u'O'), (u'born', u'O'), (u'on', u'O'), (u'1931-10-15', u'O'), 
(u'at', u'O'), (u'Dhanushkothi', u'O'), (u'in', u'O'), (u'the', u'O'), 
(u'temple', u'O'), (u'town', u'O'), (u'Rameshwaram', u'O'), (u'in', u'O'), 
(u'Tamil', u'ORGANIZATION'), (u'Nadu', u'ORGANIZATION'), (u'.', u'O')] 

這是不正確的位置確定日期「其他」，甚至泰米爾納德邦作爲一個組織，而不是一個位置。我使用的代碼是在這裏如下：

from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize 
from nltk.tag import StanfordNERTagger 

st = StanfordNERTagger('english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz','stanford-ner.jar') 

i= "He was born on October 15, 1931 at Dhanushkothi in the temple town Rameshwaram in Tamil Nadu." 

words = nltk.word_tokenize(i) 
namedEnt = st.tag(words) 

print namedEnt 

誰能告訴我做的錯誤（如果有的話），或者任何其他方式來識別句子中的位置和時間？我是NLP的初學者，希望對此有所幫助。

Answer 1

我試着運行你的代碼，發現word_tokenize有一些問題。

試試這個代碼：

from nltk import sent_tokenize, word_tokenize 
from nltk.tag import StanfordNERTagger 

st = StanfordNERTagger('english.muc.7class.distsim.crf.ser.gz','stanford-ner.jar') 

i= "He was born on October 15, 1931 at Dhanushkothi in the temple town Rameshwaram in Tamil Nadu." 

words = word_tokenize(i) 
namedEnt = st.tag(words) 

print namedEnt 

這裏是我的輸出：

[(u'He', u'O'), (u'was', u'O'), (u'born', u'O'), (u'on', u'O'), (u'October', u'DATE'), (u'15', u'DATE'), (u',', u'DATE'), (u'1931', u'DATE'), (u'at', u'O'), (u'Dhanushkothi', u'O'), (u'in', u'O'), (u'the', u'O'), (u'temple', u'O'), (u'town', u'O'), (u'Rameshwaram', u'O'), (u'in', u'O'), (u'Tamil', u'ORGANIZATION'), (u'Nadu', u'ORGANIZATION'), (u'.', u'O')]