named-entity-recognition

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我使用了幾個NER工具來提取出現在語料庫中的命名實體，我想使用NLTK Python模塊測試它們的準確性。一些我所使用的工具有： NTLK 斯坦福NER：https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml MeaningCloud：https://www.meaningcloud.com/products/topics-extraction 爲了獲得系

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提取領域設置

Ive得到了480個電子郵件和他們每個人由一個或所有這些值的： - [人，學歷，工作/不工作，角色] 因此，例如電子郵件的一個看起來是這樣的： - Hi Amy, I wanted to discuss about Bob. I can see that he has a degree in Computer Science which he got three years

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NER承認自定義實體

我有一個要求，從給定的文本中檢測公司名稱。我已經訓練了CRFClassifier，以及我的訓練數據和憲報數據。在訓練分類器後，當我使用測試數據時，要識別公司它沒有正確檢測。如果我給出了公司名稱，這是培訓數據的一部分，它能夠識別，如果我給出公司名稱是公報文件的一部分，它不能識別這些實體。你能幫助我嗎？我可以如何進一步做出正確的方向來識別實體。屬性的文件，我使用的是這個樣子的 trainFile =

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使用tika解析Python中的文檔時出現「TypeError：expected string or buffer」

我試圖使用Apache Tika解析一些文檔（如文件類型中列出的）。這是我在Python中的代碼。 auth = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() auth.add_password(None, url, user, password) urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(urllib2.HT

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如何NER添加標籤功能

我有一組訓練刑期，我計算了一些浮動的特點。在每個句子中，兩個實體被識別。他們不是'PERSON'，'ORGANIZATION'，'LOCATION'或'OTHER'類型。我想將這些類型添加到我的功能矩陣（它存儲浮動變量）。我的問題是：是否有添加這些實體類型，建議這樣做？我能想到的兩種方式現在：要麼增加兩列，一個用於每個實體，將被填充有實體類型的ID（例如，0到3個或1至4）增加八列，每一個

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爲什麼斯坦福大學NER演示將「今年」轉換爲2017年，而我的CoreNLP服務器卻沒有？

我建立了一個CoreNLP服務器，並使用斯坦福NER從句子中提取時間段。如果我使用的在線互動演示在corenlp.run解析句子「去年發生了一些事情。」 it shows 'DATE' and '2016'。但是，我自己的服務器搭載最新版本的CoreNLP，only shows 'DATE'。更重要的是，當我使用Python請求以相同語句查詢我的服務器的API時，響應中的前兩個令牌包含字段'

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培訓NER分類器以識別作者姓名

我想使用NER（CRF分類器）在查詢中標識作者姓名。我使用培訓文件training-data.col，按照nlp.stanford.edu網站中給出的方法培訓了NER。並使用該文件進行測試：testing-data.tsv。 NER將每個輸入都標記爲Author，即使是在訓練數據中標記爲非Author的數據。誰能告訴我爲什麼NER將非作者作爲作者標記爲訓練數據，以及如何訓練NER來識別作者（我有作

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自定義NER模型提取用於訓練的關鍵字的子串

我使用OpenNlp的訓練API識別了我教授的技能，訓練了一個含有超過一百萬個句子的自定義NER模型。在測試過程中，我發現識別技能和技能子串的模型。例如，我已經教了一門技能'Core Java'，如果句子有'Core'這個詞，那麼我的模型會將其識別爲一項技能。我想避免這種情況。如果整個單詞出現在測試語句中，我只想識別出'Core Java'這個單詞。如何提高我的自定義模型爲上述結果？

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如何創建基於地名索引的命名實體識別（NER）系統？

我已經嘗試過許多NER工具（OpenNLP，Stanford NER，LingPipe，Dbpedia Spotlight等）。但是，經常回避我的是一個基於地名詞典/字典的NER系統，其中我的自由文本與預先定義的實體名稱列表相匹配，並且可能的匹配被返回。這樣我可以有各種像PERSON，ORGANIZATION等列表我可以動態更改列表並獲得不同的提取。這將大大減少培訓時間（因爲其中大部分都基於m

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個人與城市/州之間的關係提取

我試圖拿出一個句子，並提取Person（PER）和Place（GPE）之間的關係。句子：「約翰來自俄亥俄州，邁克爾來自佛羅里達州，麗貝卡來自田納西州的納什維爾。」對於最後一個人，她有一個城市和一個國家，可以被提取作爲她的地方。到目前爲止，我嘗試過使用nltk來做到這一點，但只能提取她的城市，而不是她的狀態。我已經試過： import re from nltk import ne_chunk