Rasa是一个基于深度学习的聊天机器人框架。 Jieba是国人大神开源的一个中文NLP库。 Rasa目前已经有了基于Jieba的分词组件,但是没有实体抽取组件。 本文介绍我为一个为Rasa项目实现了中文的实体抽取组件的库。 实体抽取基于Jieba分词的词性识别,可以通过指定词性,将该词性的实体识别出来。 Rasa-Jieba-Ner: 基于Jieba
jieba.cut方法接受两个输入参数: 1) 第一个参数为需要分词的字符串 2)cut_all参数用来控制是否采用全模式 jieba.cut_for_search方法接受一个参数:需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细 注意:待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode jieba.cut以及jieba.cut_for_...
Chinese-clinical-NER Chinese-clinical-NER CCKS2019中文命名实体识别任务。从医疗文本中识别疾病和诊断、解剖部位、影像检查、实验室检验、手术和药物6种命名实体。现已实现基于jieba和AC自动机的baseline构建、基于BiLSTM和CRF的序列标住模型构建。bert的部分代码源于https://github.com/charles9n/bert-sklearn.git ...
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