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自然语言处理工具HanLP-基于层叠HMM地名识别

本篇接上一篇内容《HanLP-基于HMM-Viterbi的人名识别原理介绍》介绍一下层叠隐马的原理。首先说一下上一篇介绍的人名识别效果对比: 只有Jieba识别出的人名准确率极低,基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分。举例如下: [1] 战乱的阿富汗地区,qiang zhi可随意买卖,AK47价格约500人民币“阿富汗”被识别为人名。[2] 安庆到桂林自驾游如何规划?“桂林”被识别为人名。[3] 2018天津市和平分局招聘社区戒毒、社区康复工作人员成绩查询入口“康复”被识别为人名。 只有HanLP识别出的人名除了特别常用姓氏的名字识别正确,其他的都识别错误。举例如下: [1] 纳溪区副区长李明带队到“花田酒地”景区检查节前安全工作“花田酒”被被识别为人名。[2] 秀英“线上线下”齐发力 助力贫困户“微互动”拓宽农产品销路“齐发力”被识别为人名。[3] 紧急通知:秦报融媒粉团祖山一日游日报名费大调整!“秦报”被识别为人名。 HanLP与Jieba都识别出的人名 非常用姓氏识别出的人名基本错误。[1] 房产高管薪酬大起底 万科郁亮年薪1189.9万仅排第二 [2] 生生不息 南...

NLP神器spaCy 2.1中文预训练模型

spaCy是最流行的开源NLP开发包之一,它有极快的处理速度,并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型,因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别,由汇智网提供,下载地址:spaCy2.1中文模型包 。 1、模型下载安装与使用 下载后解压到一个目录即可,例如假设解压到目录 /models/zh_spacy,目录结构如下: /spacy/zh_model | - meta.json # 模型描述信息 | - tokenizer | - vocab # 词库目录 | - tagger # 词性标注模型 | - parser # 依存分析模型 | - ner # 命名实体识别模型 使用spaCy载入该模型目录即可。例如: import spacy nlp = spacy.load('/spacy/zh_model') doc = nlp('西门子将努力参与中国的三峡工程建设。') for token in doc: print(token.text) spaCy2.1中文预训练模型下载地址:http://sc.hubwiz....

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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