无监督命名实体识别(NER),带有用于Java中交联建议的自定义控制词汇表

无监督命名实体识别(NER)是一种自然语言处理技术，用于识别文本数据中的实体，如人名、地名、组织名等。这种技术通常不依赖于标注数据，而是通过机器学习算法自动识别文本中的实体。

在Java中，可以使用Stanford NER库来识别实体。该库提供了一个自定义控制词汇表，你可以通过添加自定义的词汇表来扩展实体识别的范围。

例如，你可以使用以下代码来识别实体：

import edu.stanford.nlp.ie.NERClassifier;
import edu.stanford.nlp.ie.NERNameFinder;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;

import java.util.List;

public class NERExample {
    public static void main(String[] args) {
        String text = "John Smith is a software engineer. He works for Google.";
        List<CoreMap> sentences = ner.nameFinder.find(text);
        for (CoreMap sentence : sentences) {
            for (CoreLabel token : sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) {
                String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class);
                String classifiedWord = token.get(new edu.stanford.nlp.ie.NERClassifier.ClassLabel(word));
                System.out.println("Word: " + word + " - classifiedWord: " + classifiedWord);
            }
        }
    }
}

这个例子中，我们使用了Stanford NER库来识别文本中的实体。我们首先创建了一个StanfordCoreNLP对象，然后使用ner.nameFinder.find(text)来获取实体。在这个例子中，我们使用了默认的NER分类器，但也可以自定义分类器。

总之，无监督命名实体识别(NER)是一种非常有用的自然语言处理技术，可以自动识别文本数据中的实体。在Java中，可以使用Stanford NER库来实现这一技术，并可以根据需要自定义分类器。