named-entity-extraction

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    如何使用自然语言处理或其他技术从HTML中提取实体

    我想解析包含时间，地点和名称的网页中的实体。我读了一些关于自然语言处理和实体提取的内容，但我不确定我是否正走向错误的道路，所以我在这里问。 我还没有开始实现任何东西，所以如果某些开源库仅适用于特定语言，那没关系。 很多倍的数据不会在句子中找到，而是像列表HTML的结构（例如 2013年2月1日 - 事件的名称 - 竞技场名称 ）。 网页的结构将大不相同（有些可能使用列表，有些可能会将它们放在表格中
    machine-learning nlp named-entity-extraction 2013-11-21

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    使用Vowpal Wabbit命名实体识别出现以记忆训练数据

    我使用Vowpal Wabbit的python API来训练名称实体识别分类器，以从短句子中检测人员，组织和位置的名称。我已经编制了一份IPython Notebook，详细介绍了数据，如何训练模型以及评估句子中的实体。培训数据来自ATIS和CONLL 2003数据集。 我Vowpal Wabbit SearchTask类（基于this tutorial）的设置： class SequenceLa
    python named-entity-recognition vowpalwabbit named-entity-extraction 2017-04-19

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    斯坦福NLP训练n-gram NER

    最近我一直试图用斯坦福核心NLP训练n-gram实体。我遵循以下教程 - http://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml#b 使用此功能，我只能指定单字符标记及其所属的类。任何人都可以引导我，让我可以将它扩展到n-gram。我试图从聊天数据集中提取已知的实体，如电影名称。 如果我错误地解释了斯坦福教程并且可以用于n-gram培训，请指导我。 什么我坚持
    nlp stanford-nlp opennlp named-entity-recognition named-entity-extraction 2013-03-25

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    使用tika解析Python中的文档时出现“TypeError：expected string or buffer”

    我试图使用Apache Tika解析一些文档（如文件类型中列出的）。这是我在Python中的代码。 auth = urllib2.HTTPPasswordMgrWithDefaultRealm() auth.add_password(None, url, user, password) urllib2.install_opener(urllib2.build_opener(urllib2.HT
    python parsing apache-tika named-entity-recognition named-entity-extraction 2017-06-19

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    姓名提取 - 简历/简历 - 斯坦福NER/OpenNLP

    我目前正在学习项目中从个人简历中提取个人姓名。 目前，我正在与斯坦福大学NER和OpenNLP合作，这两种方法在开箱即用方面都取得了一定的成功，倾向于在“非西方”类型名称（没有针对任何人的攻击）上挣扎。 我的问题是 - 定的普遍缺乏句子结构或上下文相对于一个人的名字在CV /简历，我是可能获得通过创建一个CV语料库一些类似于在名称标识任何显著的改善？ 我最初的想法是，我可能有一句分裂一个更大的成功
    nlp stanford-nlp opennlp named-entity-recognition named-entity-extraction 2015-06-05

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    基于字典的文本分析与大致匹配

    我有一个超过200万名称，阶段，位置等数据库/字典。示例数据如下： “A person who never made a mistake never tried anything new” “Nelson Mandela” “United States of America” “I didn't attend the funeral, but I sent a nice letter
    search lucene named-entity-recognition text-analysis named-entity-extraction 2013-07-11

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    从文本中提取位置的方法？

    什么是从自由文本中提取位置的推荐方法？ 我能想到的是使用正则表达式规则，比如“位置中的单词...”。但是有没有比这更好的方法？ 另外我可以想象有一个国家和城市名称的查找哈希表，然后比较每个从文本提取的标记到哈希表。 有没有人知道更好的方法？ 编辑：我试图从推文文本中提取位置。因此，大量推文的问题也可能影响我对方法的选择。
    nlp text-mining information-extraction named-entity-recognition named-entity-extraction 2013-07-20

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    链接相关主题IR

    如何链接条款（关键字实体）其中有一些关系其中通过文本文件。示例是google当您搜索某个人时，它显示建议其他与该人相关的人。 在这张照片想通了配偶，总统候选人，并等于指定 我使用频率计数技术。 出现在同一文件中的越多，它们之间的关系就越有可能。但是，这也会在文本文档中链接无关的术语，如页面标记，动词和页面回复。 我应该如何改进它，是否还有其他简单但可靠的技术？
    text-mining information-retrieval information-extraction named-entity-extraction 2016-01-07

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    自定义命名实体提取

    我试图使用斯坦福NLP实现NER（命名实体提取）。 的最终目标是将自由文本转换为查询格式。 我创建了一个自定义词典和我能够提取的实体，并建立查询 people who are from newyork 我将建立查询 select * from people where region = 'newyork' 但在声明中被否定 人谁的问题来不是从纽约 如何从这个声明中提取负面情况，有没有任何
    nlp stanford-nlp opennlp named-entity-extraction 2016-09-14

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    对实体的NLTK情绪

    我刚开始使用NLTK，我认为我需要完成的任务非常简单。 我需要解析一些文档，并提取对某些实体的情绪。例如以下句子的整体情绪： Tea is great. However, I hate coffee. 是负数，但我想提取单个预定义实体的情绪。特别是，在前面的例子中，我想用我的实体('tea', 'coffee')来提供NLTK，并能够分别提取sentiment('tea')和sentiment
    python nltk sentiment-analysis named-entity-extraction 2015-12-02
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