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hanlp自然语言处理包的人名识别代码解析

HanLP发射矩阵词典nr.txt中收录单字姓氏393个。袁义达在《中国的三大姓氏是如何统计出来的》文献中指出:当代中国100个常见姓氏中,集中了全国人口的87%,根据这一数据我们只保留nr.txt中的100个常见词语的姓氏角色,其他词语去掉其姓氏角色状态。过滤后,nr.txt中具有姓氏角色的单字共计97个。 列于下表:丁 万 乔 于 任 何 余 侯 傅 冯 刘 卢 史 叶 吕 吴 周 唐 夏 姚 姜 孔 孙 孟 宋 尹 崔 常 康 廖 张 彭 徐 戴 方 易 曹 曾 朱 李 杜 杨 林 梁 武 段 毛 江 汤 汪 沈 潘 熊 王 田 白 石 秦 程 罗 胡 苏 范 萧 董 蒋 薛 袁 许 谢 谭 贺 贾 赖 赵 邓 邱 邵 邹 郑 郝 郭 金 钟 钱 阎 陆 陈 雷 韩 顾 马 高 魏 黄 黎 龚 实验效果姓氏过滤前,各命名实体识别准确率nr 33%ns 83%nt 43%姓氏过滤后,各命名实体识别准确率nr 36%ns 83%nt 81%这里没有开层叠隐马预测机构名和地名,nt上升原因估计是由于很多不是人名的词语没被标为人名,那么nt的模式匹配规则匹配不上了,所以机构名准确率上来了...

StartDT AI Lab | 视觉智能引擎—从Face ID说起,浅析顾客数字化

“顾客就是上帝”,这句西谚揭示了顾客占据着商业活动中心地位这一客观规律。为了能更好地服务顾客,优化商家自身的服务与产品,对顾客的分析与需求调研一直是商业经营分析中的重中之重。 在商业互联网化、社会数字化的今天,这一规律越发明显。从Web1.0时代开始,Cookie就被发明出来,用以对“顾客”进行数字化描述和建档并归一化其互联网下的数字行为。 ​ 其后的Web2.0时代,随着移动互联网的发展,个人生活中的屏—人机交互端口变多了,原先用Cookie对 “顾客” 进行数字化的方式已无法完成对个人全渠道全平台跨屏的行为归一化,为了解决这一问题,设备ID、SuperID应运而生。 当前, Web3.0正如火如荼地发展中,渠道、平台、终端、屏幕随着IOT的发展,通过云端赋能,下沉雾化, 对“顾客”进行数字化描述的方式又迎来了更复杂更严峻的挑战。有鉴于此,奇点云与众多有志于此的友商,在多年前就开始了对于新形态“顾客ID”的预研。目前基本达成的共识有两点: IOT时代来临,原来的线下物理社会逐步数字化上线,对于这一开放的数字化环境,已经难以通过唯一有限的媒介数字设备对顾客及行为数字化。这就需要从自然人...

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