named-entity-recognition

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    我建立了一个CoreNLP服务器,并使用斯坦福NER从句子中提取时间段。 如果我使用的在线互动演示在corenlp.run解析句子 “去年发生了一些事情。” it shows 'DATE' and '2016'。 但是,我自己的服务器搭载最新版本的CoreNLP,only shows 'DATE'。更重要的是,当我使用Python请求以相同语句查询我的服务器的API时,响应中的前两个令牌包含字段'

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    我正在创造一个操场来学习反应,并且我在组件之间传递道具时遇到了障碍。我基本上有两个组件,一个是基础组件,另一个是在页面上呈现出来的一些附加组件(为简单起见,我已将其移除)。我基本上希望能够在其他地方重复使用这些物品。 我希望能够在示例中呈现组件时指定它是否为type=submit如果没有指定,则默认为type=button。 我很明显在这里忽略了这一点,因为我用下面的代码得到了错误Cannot r

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    我使用Python包装斯坦福NLP 的代码,以查找命名实体是: sentence = "Mr. Jhon was noted to have a cyst at his visit back in 2011." result = nlp.ner(sentence) for ne in result: if ne[1] == 'PERSON': print(ne) 输出

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    我正在研究一个简单的基于语法的分析器。为此,我需要首先标记输入。在我的文章中出现了很多城市(例如纽约,旧金山等)。当我使用标准的nltk word_tokenizer时,所有这些城市都会被拆分。 from nltk import word_tokenize word_tokenize('What are we going to do in San Francisco?') 电流输出: ['W

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    我已经尝试过许多NER工具(OpenNLP,Stanford NER,LingPipe,Dbpedia Spotlight等)。 但是,经常回避我的是一个基于地名词典/字典的NER系统,其中我的自由文本与预先定义的实体名称列表相匹配,并且可能的匹配被返回。 这样我可以有各种像PERSON,ORGANIZATION等列表我可以动态更改列表并获得不同的提取。这将大大减少培训时间(因为其中大部分都基于m

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    我试图拿出一个句子,并提取Person(PER)和Place(GPE)之间的关系。 句子:“约翰来自俄亥俄州,迈克尔来自佛罗里达州,丽贝卡来自田纳西州的纳什维尔。” 对于最后一个人,她有一个城市和一个国家,可以被提取作为她的地方。到目前为止,我尝试过使用nltk来做到这一点,但只能提取她的城市,而不是她的状态。 我已经试过: import re from nltk import ne_chunk

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    我使用了几个NER工具来提取出现在语料库中的命名实体,我想使用NLTK Python模块测试它们的准确性。 一些我所使用的工具有: NTLK 斯坦福NER:https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.shtml MeaningCloud:https://www.meaningcloud.com/products/topics-extraction 为了获得系

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    Ive得到了480个电子邮件和他们每个人由一个或所有这些值的: - [人,学历,工作/不工作,角色] 因此,例如电子邮件的一个看起来是这样的: - Hi Amy, I wanted to discuss about Bob. I can see that he has a degree in Computer Science which he got three years

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    我有一个要求,从给定的文本中检测公司名称。我已经训练了CRFClassifier,以及我的训练数据和宪报数据。在训练分类器后,当我使用测试数据时,要识别公司它没有正确检测。如果我给出了公司名称,这是培训数据的一部分,它能够识别,如果我给出公司名称是公报文件的一部分,它不能识别这些实体。你能帮助我吗?我可以如何进一步做出正确的方向来识别实体。 属性的文件,我使用的是这个样子的 trainFile =

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    对微软的Visual Studio 2015年 我有一个函数来验证包文件使用.NET4内停止工作。 Git的命令是一个进程内运行,像这样: public VerifyBundle(String bundlePath, String repositoryPath){ Directory.SetCurrentDirectory(repositoryPath); Process