我一直试图为特定领域和新实体的命名实体识别提供一个模型。似乎没有一个完整的合适的管道,并有必要使用不同的包。
我想给NLTK一个机会。我的问题是,如何训练NLTK人员使用ieer语料库对新的实体进行分类和匹配?
我当然会以IOB格式提供训练资料,例如:
We PRP B-NP
saw VBD O
the DT B-NP
yellow JJ I-NP
dog NN I-NP
我想我得自己给这些代币贴上标签。
如果我有这种格式的文本文件,接下来我该做什么?用ieer语料库或者更好的conll2000来训练我的数据的步骤是什么?
我知道有一些文件在外面,但我不清楚,在你有一个培训语料库标记后,我做什
我想做一个新的实体:让我们称之为“医学”,然后用我的语料库来训练它。从那里,确定“医学”的所有实体。不知怎么我的代码不起作用了,有人能帮我吗?
import nltk
test= input("Please enter your file name")
test1= input("Please enter your second file name")
with open(test, "r") as file:
new = file.read().splitlines()
with open(test1, "r
我试图识别和分类基于IOB/序列标签的实体类型。
我能够使用nltk.ne_chunk(),它已经被训练过使用它们的训练集来识别命名的实体。
我想知道是否有任何方法可以使用my on训练集和使用训练数据的标签来训练算法,如
(
send O
sms B-TASK
to
8714349616 B-MOB
how B-MSG
are I-MSG
you I-MSG
)
(
sms B-TASK
how B-MSG
are I-MSG
yo
我正在尝试实现一个代码来检查特定地区的天气状况,使用OpenWeatherMap应用程序接口和NLTK来查找实体名称识别。但是我找不到将GPE中存在的实体(提供位置)(在本例中是芝加哥)传递给我的API请求的方法。请帮助我与下面给出的syntax.The代码。
感谢您的帮助
import nltk
from nltk import load_parser
import requests
import nltk
from nltk import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
sentence = "What is the
我正在尝试创建自定义块标记并从它们中提取关系。下面是带我到级联块树的代码。
grammar = r"""
NPH: {<DT|JJ|NN.*>+} # Chunk sequences of DT, JJ, NN
PPH: {<IN><NP>} # Chunk prepositions followed by NP
VPH: {<VB.*><NP|PP|CLAUSE>+$} # Chunk verbs and their arguments
CLAUS
我试图使用Python中使用斯坦福命名实体识别(NER)的人员和组织列表。当我跑步时:
from nltk.tag.stanford import NERTagger
st = NERTagger('/usr/share/stanford-ner/classifiers/all.3class.distsim.crf.ser.gz',
'/usr/share/stanford-ner/stanford-ner.jar')
r=st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook Univer
我知道如何在NLTK的斯坦福大学的帮助下提取名称实体。
from nltk.tag import StanfordNERTagger
st = StanfordNERTagger('english.all.3class.distsim.crf.ser.gz')
st.tag('Rami Eid is studying at Stony Brook University in NY'.split())
但是,我也需要应用RegexNER。它在Java中的应用很简单,斯坦福大学提供了一个示例。
然而,我找不到任何资源来解释我们如何在NLTK中使用它。如果您能分享
我刚刚开始使用NLTK,我认为我需要完成的任务非常简单。我需要分析一些文件,并提取对某些实体的感情。例如,下面这句话的总体观点:
Tea is great. However, I hate coffee.
是负面的,但我想从单一的、预定义的实体中提取情感。特别是,在前面的示例中,我希望用实体('tea', 'coffee')向NLTK提供数据,并能够分别提取sentiment('tea')和sentiment('coffee')。我阅读了文档,但找不到完成这个简单任务的方法。
我正在使用NLTK提取一个人和一个组织之间的关系。
此外,我想提取组织和地点之间的关系。NLTK版本为3.2.1。
我使用了词性标注和命名实体识别(NER).另外,还为新的结果绘制了解析树。
但我无法从这句话中提取出上述关系。
以下是代码:
import nltk, re
from nltk import word_tokenize
sentence = "Mark works at JPMC in London every day"
pos_tags = nltk.pos_tag(word_tokenize(sentence)) # POS taggi
我使用NLP和python从字符串中查找名称。我能够找到如果我有一个全名(名字和姓氏),但在字符串中,我只有名字意味着我的代码不能识别为人。下面是我的代码。
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
stop = stopwords.words('english')
string = """
Sriram is working as a python developer
"""
def ie_preprocess(document):
docum
我有一句话是这样的: txt = "i am living in the West Bengal and my brother live in New York. My name is John Smith" 我需要的是: 使用GPE/location作为标签获取这些块,并使用“_“ 获取带有PERSON标签的块,并删除这些块。 我需要的输出: preprocessed_txt = "i am living in the West_Bengal and my brother live in New_York. My name is " 我使用的代码来自NL
我想从utf-8文本中提取实体,但似乎无法让nltk.stanford.NERTagger返回长度大于1的ngram。
有人知道怎么做吗?
import nltk
NER = nltk.stanford.NERTagger("/Library/Java/Extensions/NER/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz",
"/Library/Java/Extensions/NER/stanford-ner.jar")
NER.tag('Game of Thrones by