我正在看斯坦福大学的NER，我想知道这些单词是如何表示的。当使用线性CRF训练模型时，它们是否使用Word2Vec或Glove转换为向量。
更多的研究表明，数据存储在CRFDatum结构中。
浏览 11提问于2017-07-21得票数 0
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我目前正在开发一个程序，能够将代表年份的人工风格转换为实际日期。例句:去年上个月到2018年12月的字符串可能是完整的句子，比如:5年前你在做什么？它将给2014年谢谢你的贡献！
浏览 0提问于2019-02-20得票数 5
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我正在努力构建斯坦福NER，以提高其准确性。其思想是识别词性标签，然后收集句子中的所有NNP，然后迭代每个NNP并查看句子中的相邻单词。如果出现在单词周围的语法线索，比如"CEO of“或"xyz said”，那么我们知道第一个NNP很可能是一个组织的名称，第二个可能是一个人。我正在尝试在解析器之上构建规则，以识别那些没有被<
浏览 0提问于2016-12-21得票数 1
我试图生成一个智能模型，它可以扫描一组单词或字符串，并使用机器学习或深度学习将它们分类为名称、移动数字、地址、城市、州、国家和其他实体。
我一直在寻找方法，但不幸的是，我没有找到任何方法。我试过用包字模型和手套词嵌入来预测字符串是名字还是城市等等。但是，我在单词包模型上没有成功，而且在GloVe中有许多没有在嵌入示例中涵盖的名称:- lauren在Glove中，l
浏览 0提问于2018-03-15得票数 9
我正在与斯坦福大学的CoreNLP合作，并将其用于NER。但是，当我提取组织名称时，我看到每个单词都带有注释。因此，如果实体是“纽约时报”，那么它将被记录为三个不同的实体："NEW“、" YORK”和"TIMES“。我们是否可以在斯坦福大学的COreNLP中设置一个属性，以便我们可以将组合输出作为实体？就像在斯坦福NER中一样，当我们使用命令行工具时，
浏览 2提问于2015-01-09得票数 2
我是斯坦福NLP的新手，我正尝试在我的Java应用程序中使用它来解决以下问题。我在维基百科上有一篇文章(比如，标题为“华盛顿特区”的那篇)我想确定构成标题的短语(在我的例子中，是“华盛顿特区”)指的是一个命名的实体，通过分析文章的文本。现在的问题是，当我迭代分类器的结果时，列表中</e
浏览 0提问于2015-12-18得票数 1
我现在正在使用一些NLP库(stanford和nltk) Stanford我看到了演示部分，但只是想问一下是否可以使用它来识别更多的实体类型。因此，目前斯坦福NER系统(如演示所示)可以将实体识别为个人(姓名)、组织或位置。但被认可的组织仅限于大学或一些大型组织。我想知道我是否可以使用它的API为更多的实体类型编写程序，比如如果我的输入是"Apple“或"Square”，它可以将其识别为一家公司。
我必须创建自己的
浏览 1提问于2014-03-04得票数 28
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我的项目的目标是回答一些问题，例如：“我在寻找在谷歌工作的20-30岁的美国女性”，然后我必须处理这个查询，并查看数据库以找到答案。为此，我需要把斯坦福大学3级NERTagger和我自己的标签结合起来.事实上，我的新标签可以标记年龄、国籍和性别。但我需要斯坦福标记标记机构，因为我没有任何培训文件。('C:\stanford-ner-2015-01-30\my-ner-mo
浏览 2提问于2015-05-11得票数 1
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我们一直在系统中使用Elasticsearch。尽管我使用了它的分析器和查询。我没有深入研究它的索引。到目前为止，我不知道ES让我们在多大程度上使用它的碎片中的Lucene (反向)索引。我们现在正在研究一系列NLP功能-- NER和斯坦福NLP上诉。我还没有深入研究过斯坦福大学的NLP。然而，据我所知，它完全是在它自己的索引上工作。我
浏览 1提问于2015-07-20得票数 4
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在我的应用程序中，我使用了斯坦福的CoreNLP名为实体识别器(NER)和词性部分标签(POS)。问题是，我的代码预先标记了文本，然后我需要将每个标记标记为NER和POS。但是，我只能了解如何使用命令行选项，而不是以编程的方式。
有谁能告诉我，用斯坦福大学的CoreNLP，以编程的方式，我可以使用NER和POS标签标记前文本吗？
浏览 0提问于2015-04-22得票数 5
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我正在使用新的斯坦福CoreNLP神经网络解析器。下面是代码的简化版本：String sentence = "This is an example sentence.，我可以得到POS标记，但是我不能得到单词的新值或开始位置。(); int beginPosition = vertex.beginPos
浏览 2提问于2015-10-28得票数 3
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如何使用斯坦福大学的NER来处理西班牙语文本？#!/bin/shjava -mx700m -cp "$scriptdir/stanford-ner.jar:$scriptdir/lib/*" edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassi
浏览 3提问于2017-04-29得票数 0
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我试图写一个关键字提取程序使用斯坦福POS taggers和NER。对于关键词提取，我只对专有名词感兴趣。以下是基本的方法
如果POS标记是名词，则将其提供给NER。我需要阻止这些词，因为我的输入可能包含像Performing这样的术语。我已经看到，像Performing这样的</e
浏览 4提问于2015-12-24得票数 5
我已经做了很多关于线性CRF和Word2Vec的阅读，并想知道哪一个是最好的做命名实体识别。我使用Stanford (这是一个线性CRF实现)训练我的模型，精度达到85%。我知道Word2vec将相似的单词组合在一起，但它是一个很好的模型吗？
浏览 7提问于2017-07-13得票数 2
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我知道如果我在整个文件内容上调用它，如果会更快的话，但是我会在每个句子上调用它，因为我想在NE识别之前和之后索引每个句子。st = NERTagger('stanford-ner/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz', 'stanford-ner/stanford-ner.jar(sent) #tokenize sentences into words
ne_tags = st.tag
浏览 5提问于2015-11-17得票数 10
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我正在处理文本语料库中命名实体的注释任务。我在文档中找到了指导方针。在该文件中，有关于个人头衔的准则，特别是以下准则：“先生”之类的头衔像“总统”这样的角色名称不被认为是人名的一部分。例如，在“哈里·谢勒先生”或“哈利·谢勒总统”中，只有哈利·谢勒才应该被标记为“人”。
然而，在斯坦福大学，有许多例子在人物标签中</em
浏览 1提问于2015-11-10得票数 0
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我正在尝试使用spaCy来训练一个NER模型，以识别位置、(人)名称和组织。我试图理解spaCy是如何在文本中识别实体的，但我一直未能找到答案。从 on Github和上可以看出，spaCy使用文本中的许多特性，如POS标记、前缀、后缀以及文本中的其他字符和基于单词的特性来训练平均感知器。但是，代码中没有任何地方显示spaCy使用GLoVe嵌入(尽管句子/文档中<
浏览 3提问于2017-06-12得票数 20
我正在使用斯坦福的Deepdive项目来注释对特定车辆的大量公众投诉。我的项目是使用问题描述，并教Deepdive学习如何根据句子中的单词对问题进行分类。例如，如果客户说“安全气囊故障”，那么deepdive应该能够分辨出这是一个安全问题，他们谈论的是汽车的一个部件。所以我正在尝试做的是更新斯坦福大学的Core
浏览 0提问于2016-04-20得票数 0
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