举个例子理解一下,安徽在NER中被识别为地名,那么跟安徽类似的比如江苏出现在文本中,因为我们已经训练了安徽的embedding它很容易被识别成location,那么江苏的embedding跟安徽的embedding比较相近,那么经过相同的前向传播,江苏为location的概率比较大。因此,在训练集中你只见到了安徽,在测试集中就可以
# 步骤1:安装 HanLP 库# pip install hanlp# 步骤2:导入必要的模块importhanlp# 步骤3:准备文本数据text="李白是唐朝著名的诗人,他的作品《静夜思》被广泛传颂。"# 步骤4:加载模型ner_model=hanlp.load('ner/msra')# 步骤5:进行命名实体识别entities=ner_model(text)# 步骤6:输出识别的结果print("识别到...
ner.MSRA_NER_ELECTRA_SMALL_ZH) text = "张三就职于自然语义科技有限公司。" result = ner(text) print(result) 除了上述任务,HanLP还支持词性标注、句法分析、语义依存分析等多种功能,用户可以根据具体需求选择合适的模型和任务。 二、开源模型训练平台选择 在使用HanLP进行NLP任务时,有时需要根据具体任务进行模...
3. 根据分词结果进行命名实体识别 # 语种见名称最后一个字段或相应语料库print(hanlp.pretrained.ner.ALL)# 加载预训练模型进行命名实体识别任务ner=hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_ELECTRA_SMALL_ZH)# 命名实体识别结果print(ner([sen_tok],tasks='ner*'))# 输出:[[('李华', 'PERSON', 0, 1...
"ner/msra": [[["2021年", "DATE", 0, 1], ["HanLPv2.1", "ORGANIZATION", 1, 2]],[...
["n", "v", "ns", "n", "v", "n", "n", "n", "n", "w"] ], "ner/pku": [ [], [["北京立方庭", "ns", 2, 4], ["自然语义科技公司", "nt", 5, 9]] ], "ner/msra": [ [["2021年", "DATE", 0, 1], ["HanLPv2.1", "ORGANIZATION", 1, 2]], [["北京",...
HanLP=hanlp.load(hanlp.pretrained.mtl.CLOSE_TOK_POS_NER_SRL_DEP_SDP_CON_ELECTRA_SMALL_ZH) HanLP(['2021年HanLPv2.1为生产环境带来次世代最先进的多语种NLP技术。','晓美焰来到北京立方庭参观自然语义科技公司。']).pretty_print() failed
三个月之前 NLP 课程结课,我们做的是命名实体识别的实验.在MSRA的简体中文NER语料(我是从这里下载的,非官方出品,可能不是SIGHAN 2006 Bakeoff-3评测所使用的原版语料)上训练NER模型,识别人名.地名和组织机构名.尝试了两种模型:一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型:另一种是最近两年学术界比较流行...
且基于语义角色识别出的主语和宾语规范率也不高（和ner一致率低），导致召回率过低。不知大佬们是否有...
HanLP['ner/msra'].dict_whitelist = {'午饭后': 'TIME'} doc = HanLP('2021年测试高血压是138,时间是午饭后2点45,低血压是44', tasks='ner/msra') doc.pretty_print() print(doc['ner/msra']) # See https://hanlp.hankcs.com/docs/api/hanlp/components/mtl/tasks/ner/tag_ner.html 1 个...