named-entity-recognition

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    在经过深思熟虑并漫游到未知之后,我向您提出了如下要求:如何在OpenGL或GLUT中绘制弧或半圆: P1 =(X1,Y1)是第一个点 P2 =(X2,Y2)的半圆弧的第二点, P3 =(X3,Y3)是先前的点在第一点之前。 EDIT 数学解决的问题是HERE。

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    是否有任何现有的带标记实体的数据集来训练MITIE模型? 我检查了链接,https://github.com/mit-nlp/MITIE/blob/master/examples/python/train_ner.py只用两个样本训练模型。是否有任何现有的带标记实体的数据集要训练?

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    我正在训练一个自定义命名实体识别(NER)模型中使用NeuroNER这是使用张量flow.I写我能够训练模型及其表现良好,但是当我重新训练它新的观察,它显示不正确的结果它纠正它们,但其影响/遗忘一些以前的观察它显示正确的结果。 我想在线再训练。我尝试使用stanfordNLP,Spacy,现在tensor-flow.please提出了一个更好的方法来达到预期的目标。 谢谢

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    所以我终于OpenNLP纳入我的项目,我已经成功培训了15,000行的训练数据的我的模型,将其存储,并且可以加载它,当我想用它来识别我的程序中的实体! ,我用它来识别井号标签,所以我的训练数据看起来是这样的: ... Jim , I know you to be a fighter <START:HASHTAG> #usmarine <END> @ USMC Kira has your

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    我有许多美国学校年鉴的人脸肖像和名称的扫描页面。来自页面的所有文本都是OCR化的并且每个页面以多个版本收集: 非结构化文本文件。 Example Xml带有每句话的坐标。 Example 带有每个单个字母的坐标的Xml。 Example 的目标是,以确定哪些文本字符串代表的人的名字,并将其与人像有关。问题在于每一本年鉴都是独一无二的,每一页都可能是独一无二的,所以没有共同的模式可以应用(但可能有一

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    我一直在探索使用预训练的MITIE模型进行命名实体提取。无论如何,我可以看看他们的实际模型而不是使用预训练模型吗?该模型是否可用作开源软件?

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    嗨,我是新来的python,并试图运行脚本(https://github.com/detuvoldo/tagger),我取代了utils.py中的2行,因为我使用的是Windows 10,路径相关的问题。 models_path = u"\\\\?\\" + os.path.abspath(u".\\models") eval_path = os.path.abspath(u".\\evalua

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    我目前正在编写一个用户编辑表单。 我有如下结构的用户对象(伪代码): User String name, int age, Address adress, Email email, User child, getter/setter 现在,这个目标我把作为对象的Model如下所示: @RequestMapping(value = "/{login}/edit", method

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    我正在从文档(pdf)中进行命名实体提取。每个PDF包含组实体(近16个不同类型的实体) 这里是我的步骤,构建NLP和ML车型: Step 1:分析文档。有近2百万令牌(单词)。用这些词和CBOW方法构建word2vec模型。 Step 2:通过使用word2vec模型,生成向量的单词在douments。 Step 3:根据域,我为培训,验证和测试标记单词(向量)。 Step 4:带标签的数据,训

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    我对NER和提取和编程一般都是新手。我正在设法找出一种方法,可以提取某些文档的截止日期和开始日期。有没有办法做到这一点?我可以开始的地方?我一直在看,但我遇到的问题是一样的。可以提取日期,但不能确定日期是到期还是过帐。如果它只有一个日期,它是过帐还是到期。像这样的东西。任何帮助,将不胜感激。 例子: “在中世纪亚洲征文9月3日,是由于”。 “你在4月6日给出的最后一项任务应该在10天内提交。” “