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我有一个实体提取任务，需要像维基数据，freebase，DBpedia的知识库。考虑到它们的巨大规模，很难从它们中下载和提取实体。有没有一个python客户端可以进行API调用，以非结构化文本作为输入来获取提取结果？
浏览 23提问于2019-10-17得票数 0
我想使用神经模型提取文本的非结构化格式中提到的数字实体，如温度和持续时间，比如使用python的CRF。我想知道如何进行数字提取，因为互联网上提供的大多数示例都是针对特定单词或字符串的提取。
浏览 14提问于2019-04-26得票数 0
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我想知道NLP框架的工作量有多大，以便从非结构化文本中获得部分(没有城市)或完全使用NLP框架提取邮政地址？NLP框架能有效地做到这一点吗？另外，“训练”命名的实体识别模块以匹配新的位置有多困难？
浏览 1提问于2014-11-16得票数 9
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我想用以下字段编写一个算法，将非结构化文本(带有竞赛描述)转换为结构化数据：比赛结束日期额外奖品(可选)
我有数以百计的文本例子，可以用来学习模型。万一这很重要，最好的语言是Python。但我以前从来没有做过这样的工作。这样做的最佳做法是什么？
浏览 0提问于2015-07-21得票数 2
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Java还是Python？关于这件事，我发现了很多问题和答案。但我仍然迷失在选择使用哪一种。我想知道在Java中使用哪个NLP库，因为有很多库(LingPipe、GATE、OpenNLP、StandfordNLP)。对于Python，大多数程序员推荐NLTK。但是如果我要做一些文本处理或者从非结构化数据(仅仅是自由形成的纯英语文本)中提取一些有用的信息，那么最好的选择是什么？Java还是Python
浏览 19提问于2014-04-07得票数 116
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基于NLP的实体识别与情感分析
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我目前的公司已经为NLP使用了一段时间的第三方API。我们基本上是对一个字符串进行URL编码并发送过来，他们为我们提取特定的实体(我们有一个实体列表，我们正在寻找)，并返回实体的json映射:感情。我们已经有了包含原始非结构化文本的大量表格，以及另一个包含从文本中提取的实体及其情感的表格。实体是一个词。例如：
非结构化
浏览 4提问于2014-03-25得票数 7
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从文本中提取关系
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我想从非结构化文本中提取(主语、宾语、动作)关系，那男孩正坐在桌子上吃鸡肉(男孩，鸡，吃)等等。虽然python程序+ NLTK可以像上面那样处理这样一个简单的句子。
我想知道你们中是否有人使用过工具或库，最好是开放资源，以便从更广泛的领域(如大量的文本文档或web )中提取关系。
浏览 0提问于2013-10-24得票数 4
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从非结构化数据中提取重要实体
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我有一个完全非结构化的文本，比方说："a person named x y is travelling to country ab, he spent xyz (alpha/currency/beta/currency_accepted: [c1, c2, c3, c4.......], }--我想在非结构化文本中使用这个字典，这样我就
浏览 3提问于2022-03-02得票数 1
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我感兴趣的是从这个链接中提取“公司名称”列：但是，我想知道如何从其中仅提取公司名称列？因为解决方案以非结构化格式返回所有文本。提前感谢，因为我是python的新手，并且遇到了困难。
浏览 19提问于2020-05-16得票数 0
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我是python的新手。我想从docx文件中提取非结构化数据作为键值对。数据采用表格格式和原始文本格式。我以前也从表中提取过值，但我不知道该怎么做。有没有人能告诉我我指的是哪个包或链接?
浏览 29提问于2019-11-13得票数 0
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我正在尝试从非结构化文本中提取子字符串。例如，假设一个国家名称向量：如何传递这个字符值向量，从非结构化文本中提取准确的匹配。States is a match", "Not a match", "Not a
浏览 4提问于2015-03-22得票数 3
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我试图从非结构化文本中提取信息。我认为我需要注释我的数据集，然后使用NLP和学习工具，如spaCy、NLTK或Stanford从未来的示例中提取属性值对。我试图使用在线资源/教程，但它们似乎都专注于单独命名实体识别或提取基于字符串的实体的关系(例如，LOC:Paris，REL:is capital of，LOC:France)。我需要提取的大多数(不是全部)数据只是属性-
浏览 0提问于2018-08-26得票数 0
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例如，我需要编写一个算法来解析一个搜索查询，比如“下周一下午2点到3点之间”或“周五2点以后的任何时候”，甚至“我如何使用”。因此，背景可能是非常不同的，但问的是同样的事情，这才是我想要的。
浏览 2提问于2011-12-23得票数 4
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我想开发某种模型/算法，允许我提取给定产品名称的特征。(比方说品牌、款式和颜色)。
我正在寻找一个类似的解决方案提供的MonkeyLearn和它的模型笔记本功能提取。
浏览 0提问于2018-11-15得票数 4
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我试图从包含时间、地点和名称的网页中解析实体。我读了一些关于自然语言处理和实体提取的文章，但是我不确定我是否走错了路，所以我在这里问。网页的结构将有很大的不同(有些可能使用列表，有些可能放在表格中，等等)。
我可以研究哪些主题来了解更多关于如何实现这一点的知识？在进行实体提取时，是否有考虑到html结构的开源库？从html中提取这些实体(名称、时间、地点)会更好(甚至可能)吗?在机
浏览 3提问于2013-11-21得票数 0
3回答
我有一个字符串列表(在本例中是公司名称)，还有一个Java程序可以从大多数非结构化文本中提取出看起来像公司名称的内容列表。我需要将提取文本的每个元素与列表中的一个字符串进行匹配。注意:非结构化的文本有打字错误，比如"Blah，Inc.“我尝试过Levenshtein编辑距离，但由于可预见的原因，它失败了。是否有已知的最佳实践方法来解决此问题？或者我又回到了手工数据输入？
浏览 3提问于2010-06-09得票数 3
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我们正在使用Solr对记录进行排序和分类，以允许用户搜索和查找特定的医疗条件。我们有机会利用机器学习来帮助和改进结果。
浏览 33提问于2019-02-13得票数 0
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从文本开始，我希望能够识别出具体的信息。例子：识别发票号："18“、"75”、"84“我研究了深入学习的非结构化
浏览 7提问于2022-05-19得票数 0
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