有一些地名本身也是机构,比如“国家博物馆”,从地址的角度来讲属于地名,但从博物馆工作人员看来则是一个机构。 识别出句子中命名实体的边界与类别的任务称为命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)。由于上述难点,命名实体识别也是一个以统计为主,规则为辅的任务。 上述引言摘自《自然语言处理入门》,何晗著,引...
1.理论简介 命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural LanguageProcessing, NLP)的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体。由于这些命名实体数量不断增加,通常不可能在词典中穷尽列出,且其构成方法具有各自的一些规律性,因而,通常把对这些词的识别从词汇形态处理...
Python 中文文本命名实体识别 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称 NER)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,其主要目的在于从文本中抽取出有意义的信息,如人名、地名、机构名等。在中文文本处理中,命名实体识别面临着更为复杂的挑战,因为中文是无间隔的语言,词汇的组成及其含义往往依赖于上下文。 在这篇文章...
二、基于NLTK的命名实体识别: NLTK:由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集、模型上提供了全面、易用的接口,涵盖了分词、词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)、句法分析(Syntactic Parse)等各项NLP领域的...
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。信息抽取(Information Extraction,IE)和命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)是NLP的两个重…
在当今信息爆炸的时代,提取文本中的关键信息变得愈发重要。人物提取(Named Entity Recognition, NER)是自然语言处理(NLP)中的一个重要应用,它可以从文本中识别出人名、地点、组织等各种实体。本文将介绍如何使用 Python 实现人物提取,提供相关的代码示例,并阐述其主要流程。 什么是人物提取? 人物提取是指从文本中识别和...
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要地位。一般来说,命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分...
7.5 Named Entity Recognition 命名实体识别 At the start of this chapter, we briefly introduced named entities (NEs). Named entities are definite(确定的) noun phrases that refer to specific types of individuals, such as organizations, persons, dates, and so on(命名实体是明确的名词短语,指的是个...
【摘要】 实体是知识图谱最重要的组成,命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)对于知识图谱构建具有很重要意义。命名实体是一个词或短语,它可以在具有相似属性的一组事物中清楚地标识出某一个事物。命名实体识别(NER)则是指在文本中定位命名实体的边界并分类到预定义类型集合的过程。本文介绍了基于BiLSTM+CRF的医...
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分:(1)实体边界识别;(2) 确定实体类别(人名、地名、机构名或其他)。 命名实体识别通常是知识挖掘、信息抽取的第一步,被广泛应用在自然语言处理领域。接...