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命名实体识别的两种方法

作者:Walker 目录 一.什么是命名实体识别 二.基于NLTK的命名实体识别 三.基于Stanford的NER 四.总结 一 、什么是命名实体识别? 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。接下来,我们将介绍常用的两种命名实体识别的方法。 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领域的功能。 使用前需要先下载NLTK,下载地址为:http://pyp...

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