确定NER任务的迁移学习策略
是指在自然语言处理领域中，通过利用已有的相关任务的知识和模型来改善命名实体识别（NER）任务的性能。迁移学习可以帮助解决NER任务中数据稀缺和标注困难的问题，提高模型的泛化能力和效果。
迁移学习策略可以分为以下几种：
- 特征提取：利用已有任务的模型作为特征提取器，将其前几层的权重冻结，只训练后面的分类层。这样可以将已有任务的语义信息迁移到NER任务中，提高NER模型的性能。
- 神经网络结构迁移：将已有任务的神经网络结构应用于NER任务中。可以使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在此基础上进行微调或调整网络结构，以适应NER任务的特点。
- 多任务学习：将NER任务与其他相关任务一起进行训练，共享模型的参数。通过同时学习多个任务，可以提高NER模型的泛化能力和效果。
- 预训练模型迁移：使用已有任务的预训练模型作为初始模型，在NER任务上进行微调。预训练模型可以是基于大规模语料库的语言模型，如BERT、GPT等。通过迁移预训练模型的知识，可以提高NER模型的性能。
- 数据增强：利用已有任务的数据进行数据增强，扩充NER任务的训练数据。可以通过将已有任务的标注数据中的实体信息迁移到NER任务中，或者通过生成合成数据来增加NER任务的训练样本。
迁移学习策略在NER任务中的应用场景包括命名实体识别、实体关系抽取、事件抽取等自然语言处理任务。通过迁移学习，可以减少NER任务的数据需求，提高模型的效果和泛化能力。
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1回答
我试图使用创建一个新的实体分类“物种”，并列出一个物种名称，例如，他能找到吗？
我找到了一个教程，用于从 (Github代码)中训练新的实体类型。然而，问题是，我不想手动为每个物种的名字创建一个句子，因为这将是非常耗时的。
我创建了下面的培训数据，如下所示：
TRAIN_DATA = [('Bombina',{'entities':[(0,6,'SPECIES')]}),
('Dermaptera',{'entities':[(0,9,'SPECIES')]}),
....
]
我创建培训集
浏览 0提问于2018-05-29得票数 14
我如何做迁移学习，例如，采用预训练的Spacy NER模型，并使其学习特定于我的用例的新实体？ 为此，我有100个新的带注释的训练样本。新的重新训练的模型应该只预测新的实体，而不是预训练的spacy模型中的任何现有实体。只是在现有模型中添加/更新新实体，并在预测期间忽略旧实体，这是没有意义的。 这个official example描述了如何将新的实体添加到现有的预训练实体中，但这不是我想要的。我也有很少的例子，例如100个完全从头开始构建一个新的NER模型。 编辑:我要识别非结构化文档中的所有帐号。 示例(“我想更改与我的帐户12345对应的地址。请让我知道怎么做。”34，39，‘accou
浏览 40提问于2020-01-21得票数 0
1回答
命名实体识别在实践中的应用
、、、、
我是一个尝试学习的NLP新手，我想更好地理解命名实体识别(NER)是如何在实践中实现的，例如在流行的python库(如 )中。
我理解它背后的基本概念，但我怀疑我遗漏了一些细节。例如，从文档中不清楚对文本和注释数据进行了多少预处理；以及使用了什么统计模型。
你知道如果：
为了起作用，在训练模型之前，文本必须经过分块，对吗？否则它就不能执行任何有用的操作了？
在对模型进行培训之前，文本和注释是否典型地规范化了？所以，如果一个被命名的实体处于句子的开头或中间，它仍然可以工作吗？
特别是在spaCy中，事情是如何具体实现的？它是一个嗯，CRF或其他什么东西是用来建立模型？
很抱歉
浏览 2提问于2018-01-16得票数 0
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我的项目是从给定的文本中自动提取事件。这些事件可以是特定的，或者只是在一个句子中提到，或者根本不存在。
我应该使用的库或技术是什么？我试过斯坦福大学的NER演示，但结果很差。我有足够的时间探索和学习一个库，所以复杂性不是问题。准确性是最重要的。
浏览 1提问于2014-05-20得票数 3
我使用的模型来自拥抱脸，特别是Davlan/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl。但是，我无法从结果中提取完整的实体名称。
如果运行以下代码：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Davlan/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl&
浏览 17提问于2022-07-19得票数 2
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我收集了一百多万的文字。在这些机构中有多个实体，其名称模仿常见的停止词和短语。
这在标记数据时产生了问题，因为有50个实体也有同样的问题。为了抵消这一点，我在删除匹配的停止词之前禁用了它们的删除。这很好，但理想情况下，我应该有一种方法来区分什么时候标记实际上是一个停止词，而不是一个实体，因为我只关心当它作为一个实体使用时。
下面是一个示例摘录：
A determined somebody slept. Prior to this, A could never be comfortable with the idea of responsibility. It was foreign, some
浏览 1提问于2021-02-26得票数 0
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1回答
对于NER问题，我找不到任何关于机器学习模型体系结构的解决方法。我模糊地知道这是一个多类分类问题，但是我们如何格式化我们的输入来输入这样的多类分类器呢？我知道输入必须是带注释的语料库，但是我们如何将这组对(词、实体标签)输入到分类器中呢？或者，你是如何将这样的语料库设计成ML模型的呢？或者，一般情况下，你如何通过机器学习从零开始训练一个自定义的人？
蒂娅。
浏览 0提问于2022-05-10得票数 1
我想知道CloudSim +中是否有允许云迁移的特性。这意味着Cloudlet可以在VM上执行，也可以等待在VM上执行，并且可以发送到另一个VM (可能位于另一个数据中心)执行。在Cloudlet + API中，我只看到用于迁移的VM分配策略，而没有看到有关CloudSim迁移的任何内容。
浏览 6提问于2020-03-15得票数 0
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1回答
股票预测中实体间关系的提取
、、、、
我试图从新闻文章中提取两个实体(实体1- relation entity2)之间的关系，用于股票预测。我使用了NER进行实体提取。如果有人能帮我处理关系的话，那就太好了。
浏览 2提问于2022-01-23得票数 1
我想用一些自己的数据集来训练/微调BERT模型，这些数据集只包含来自特定领域的原始数据，类似于BioBERT。在第一步中，我只想用这些原始数据训练BERT，而不是使用任何特定的NLP任务进行微调。所以，我想要构建一个库，我可以使用它来对特定任务的带注释的训练数据进行微调，例如NER等。这是否可能以我计划的方式实现？
我尝试使用Huggingface的示例脚本：
我以以下方式使用了run_mlm脚本：
python run_mlm.py \
--model_name_or_path bert-base-uncased\
--train_file /path/to/text_fil
浏览 2提问于2021-03-28得票数 0
我使用的是使用Python的斯坦福核心NLP。我已经从这里获取了代码。
这是代码：
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
import logging
import json
class StanfordNLP:
def __init__(self, host='http://localhost', port=9000):
self.nlp = StanfordCoreNLP(host, port=port,
timeout=30000 , quiet=T
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
我需要做点什么。我找到了这样做的库。
下面是来自的一个示例
from deeppavlov import configs, build_model
ner_model = build_model(configs.ner.ner_ontonotes, download=True)
ner_model(['Bob Ross lived in Florida'])
>>> [[['Bob', 'Ross', 'lived', 'in', 'Florida']], [['B-PE
浏览 0提问于2018-12-26得票数 3
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我试过有才华的模型，他们的表现真的很好。然而，由于他们使用上下文嵌入，他们非常慢。我想将它们与经典的单词嵌入一起使用。
文件中给出的代码是：
from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger
# load tagger
tagger = SequenceTagger.load("flair/ner-english")
# make example sentence
sentence = Sentence("George Washington went to Washingt
浏览 1提问于2022-07-12得票数 -1
2回答
我在我的项目中使用斯坦福核心NLP，我正在执行解析，位置标注，Ner，COREF解析近100个句子。但它消耗了太多的时间。
如何使用线程来减少斯坦福coreNlp的执行时间？
浏览 3提问于2013-02-21得票数 1
我在试着检测一个句子是否有人名。我正在使用standford core NLP java库。
Properties props = new Properties();
props.setProperty("annotators", "tokenize, ssplit, pos, lemma, ner, parse, dcoref");
props.setProperty("ner.model","edu/stanford/nlp/models/ner/chinese.misc.distsim.crf.ser.gz,edu/stanford
浏览 0提问于2018-05-03得票数 0
2回答
我有一些关于建筑物的元数据，这里是一个例子：
AHU-S-6F-01.RA.CO2.1
我正在寻找一种方法，使计算机能够识别元数据中的实体，例如：
[Location].[Sensor-Type].[Sensor-Element].[Sensor-ID]
数据集中还有其他数据格式，所以我想我可以使用命名实体识别(NER)，并通过Tensorflow.js实现它，使计算机学会识别元数据中的实体，并为它们提供标记。我在下面找到了一个例子：
命名实体识别(NER)是否适合用于检测元数据中的实体？如何通过Tensorflow.js实现？
如果没有，我应该用什么来解决这个问题？
谢谢！
浏览 0提问于2020-08-13得票数 0
1回答
如果你能帮我理解一些关于Spacy的基本概念，我会很有帮助的。
我知道一些spacy模型有一些预定义的静态向量，例如，对于西班牙模型，这些是由FastText生成的向量。我还了解到有一个tok2vec层，它从令牌生成向量，例如用作模型的NER组件的输入。
如果以上所述是正确的，那么我有一些问题：
NER组件也使用静态向量吗?如果是，那么component?层在哪里发挥作用?如果不是，那么使用lg或md模型是否有任何优势，如果您只打算将模型用于例如NER component？。
是已经为预先培训过的下载模型(例如西班牙语)而训练的tok2vec层吗?如果我替换预训练模型的NER组件，它是否保持t
浏览 1提问于2020-10-07得票数 6
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1回答
我正在尝试使用Beautiful Soup来解析xml文件，我尝试阅读了Crummy的BS文档，但没有找到任何令人满意的xml解析。现在，我只能弄清楚这一点：
file = open("input.xml")
page = file.read()
soup = BeautifulSoup(page, "xml")
for word in soup.findAll('word'):
word_attr = dict(word.attrs)
netag = word.find('ner')
nertag =
浏览 2提问于2014-10-21得票数 0
我有一个通过迁移创建的MATERIALIZED VIEW。
class MyView < ActiveRecord::Migration
def up
ActiveRecord::Base.connection.execute <<-SQL
CREATE MATERIALIZED VIEW my_view AS (
SELECT DISTINCT something, something_else, other.thing as real_thing, thing.some_id
FROM some_table
浏览 1提问于2016-03-10得票数 12
2回答
我正在阅读一篇ML文本，其中有一个问题：
如果我们有一个可以为任何x提供标签的主管，那么我们应该在哪里选择x来学习更少的查询？
所以我把这解释为：
我们被要求通过选择提供最具歧视性信息的测试元素来帮助加快学习过程。
我假设这将是一种迭代算法:即，后续测试元素的选择取决于先前选择的元素。从问题中不清楚的是：
后续元素的选择是否也取决于先前查询的结果。
所以我在这里的问题是:是否有一些信息论上的独特答案？还是有多种可能具有类似效果/速度的方法？
**注:这不是家庭作业--这是我的独立学习。
浏览 6提问于2015-04-26得票数 3
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1回答
Solr中的命名实体识别
、、、
我正在尝试使用数据导入处理程序从mysql导入solr中的数据，现在我希望从中识别名称实体。我正在使用搜索框( )。我正在使用stanford ner来识别名称实体。
<requestHandler name="/dataimport"
class="org.apache.solr.handler.dataimport.DataImportHandler">
<lst name="defaults">
<str name="config">data-import.xml</str>
浏览 2提问于2015-01-31得票数 2
我已经为spacy的ner模型提供了一组GoldParse对象进行训练。
我现在想做的是评估它在新句子上的结果，并将每个识别的实体标记为“好”或“坏”，然后将这些信息纳入新的一批训练中。
这个是可能的吗？ner模型如何从负样本中学习？
浏览 6提问于2018-03-06得票数 3
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1回答
我有几篇文章，其中我使用NER模型(命名实体识别)取名字。因为NER分为四类(人、地点、组织、杂类)。现在我有两个同名的人。我该如何区分它们呢？
如果可能的话，请告诉我一些关于这个问题的研究。
浏览 1提问于2018-05-09得票数 2
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1回答
方法问题: spaCy提到，如果你只有很少的数据，ELMo/BERT在自然语言处理任务中非常有效，因为这两种方法具有非常好的迁移学习特性。
我的问题是:相对于什么模型，迁移学习。如果你有一个狗的语言模型，那么为kangeroos找到一个好的语言模型会更容易(我的案例是与生物学相关的，有很多术语)？
浏览 12提问于2019-11-04得票数 0
1回答
我希望使用NER(CRF分类器)来识别查询中的作者姓名。我按照nlp.stanford.edu站点中给出的方法，使用培训文件：训练了NER。并使用文件进行测试。
NER将每个输入标记为Author，甚至是在培训数据中标记为非作者的数据。有人能告诉我，为什么NER在培训数据为作者的过程中给非作者贴上标签，以及如何培训NER来识别作者(我有要培训的作者姓名列表)。
任何关于非nlp.stanford.edu网站的参考资料的建议都是有帮助的。
浏览 0提问于2017-07-02得票数 0
我试图训练en_core_web_sm模型使用以下代码添加一个新的实体EMAIL：
LABEL = "EMAIL"
TRAIN_DATA = [
(
"My email address is XXXX@gmail.com",
{"entities": [(20, 37, LABEL)]},
),
("you can email me @ XXXXX@ai.xXx.com?", {"entities": [(19,
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
迁移学习是近年来强化学习研究的热点之一。然而，在文献中，大多数文章(我已经读过)都将知识从一个RL代理转移到另一个任务相似的RL代理。我的问题是，是否可以将学习从DL (而不是RL)模型转移到深度RL代理？例如，使用现有的DL模型作为DRL代理的Deep网络。有可能吗？因为据我所知，没有一篇论文使用这种方法，这就是为什么我有疑问的原因。
浏览 4提问于2022-04-04得票数 0
我试图在集群中移动块：
mongos>db.adminCommand({ moveChunk: "db.col", find: {_id: ObjectId("58171b29b9b4ebfb3e8b4e42")}, to: "shard_v2"});
{ "millis“：428681，"ok”：1}
在日志中，我看到以下记录：
2016-08T20:27:05.972+0300我分片conn27 moveChunk迁移提交到-shard：{ active: false，ns："db.col"，从
浏览 1提问于2016-11-08得票数 2
如何确保Regexp中的国家字母与普通字母相同？
'ein grüner Hund'.scan(/\S+/u)
"ein“、"grüner”、"Hund“
它正确地扫描"ü“为非空白字符。
'ein grüner Hund'.scan(/\w+/u)
"ein"，"gr"，"ner"，"Hund“
怎么弄到“不”？
我需要一个解决方案，不仅是德语，法语和波兰字符也应该工作。
浏览 1提问于2013-02-13得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将我的工件存储库迁移到nexus 3，但是按照sonatype的建议，它只是向我展示了如何迁移nexus 2，而且据我所见，文件系统结构在nexus的不同版本之间是不同的。
有人管理过这种迁移吗？
我在nexus迁移文档3中找不到任何东西。
下面是我在迁移时从sonatype站点使用的链接：
浏览 1提问于2018-02-16得票数 2
回答已采纳
我是新来的，想知道是否有人能帮我解决以下问题。
我正在做西班牙语文本的情感分析，并使用斯坦福大学CoreNLP，但我没有得到一个积极的结果。
也就是说，如果我分析任何英语文本，用西班牙语来分析它是完美的，但结果总是否定的。
我一直在研究如何用西班牙语配置解析器，标记，我发现的所有东西对于情感分析都是无用的。
有人可以告诉我，是否唯一有效的东西是标记和情感没有西班牙语？
这是我的属性文件，所以我设法找到：
注释者=记号，ssplit，pos，ner，parse，情操
tokenize.language = en
pos.model = edu / stanford / nlp /model/po
浏览 2提问于2015-04-27得票数 1
回答已采纳
3回答
从简历中提取信息
、、、、
我有一个机器学习项目，其中我需要分析简历。为此，我必须编写一个python程序。它使用了自然语言处理的基本技术，如单词解析、分块、reg ex解析器。如果运行该算法，您可以轻松地从大量文档中获取诸如姓名、电子邮件id、地址、学历、经验等信息。但我混淆了LSTM (RNN)和NER两种方法？你认为最好的方法是什么？
浏览 0提问于2019-02-26得票数 1
我遇到的所有NER训练实例都是名词，但是否可以使用Spacy NER训练动词和名词组合的实体。例如“搅拌锅”。
我是先使用基于名词的NER，然后在此类短语上训练嵌套NER，还是直接在Spacy NER中训练该短语。我猜答案将取决于Spacy NER是否将POS和依赖功能作为其培训的一部分。
浏览 5提问于2018-10-29得票数 0
1回答
我们可以在基于spacy或bert的自定义NER模型中拥有的实体的最大极限是什么？我见过网络上的例子，它们被训练成每个模型最多有10个自定义实体，甚至Ontonotes数据集也有18个实体，那么在一个NER模型中拥有一定数量的实体会影响模型的学习能力和性能吗？
浏览 6提问于2022-05-08得票数 1
2回答
meta learning和transfer learning有什么区别？
我读过两篇关于和的文章。
元学习是机器学习理论的一部分，其中一些算法被应用于关于案例的元数据上，以改进机器学习过程。元数据包括所使用算法的属性、学习任务本身等，利用元数据可以更好地决策选择的学习算法，从而更有效地解决问题。
和
迁移学习的目的是改进学习新任务的过程，利用解决以前类似问题所获得的经验。在实践中，大多数情况下，机器学习模型都是为了完成单个任务而设计的。然而，作为人类，我们利用过去的经验，不仅在未来重复同样的任务，而且学习全新的任务。也就是说，如果我们试图解决的新问题与我们过去的一些经验相似，那对我
浏览 7提问于2020-02-17得票数 1
回答已采纳
我正试图在Github中找到一个存储库，以获得用于NER任务的Bert模型的Pytorch-重新实现。到目前为止，我发现了以下的回复：
https://github.com/kamalkraj/BERT-NER
https://github.com/Louis-udm/NER_伯特_通用报告格式
https://github.com/sberbank-ai/ner-bert
它们不是完全相同的模型(例如，有些使用CRF作为额外的)，但对我来说，正确性更重要。当我检查这些问题时，我发现人们在抱怨评估或培训过程中的错误。那么，我的问题是，有人曾经尝试过这些存储库中的Ner任务吗？如果你知道其他选择
浏览 0提问于2019-05-02得票数 0
深度确定性策略梯度()是动作空间连续时强化学习的最新方法。它的核心算法是。
然而，在阅读了论文和听了the talk ()之后，我仍然无法弄清楚确定性PG相对于随机PG的根本优势是什么。谈话说它更适合高维动作，更容易训练，但为什么会这样呢？
浏览 64提问于2017-03-13得票数 12
如果core中的迁移api目前能够执行简单的d8到d8迁移，那么我在哪里可以找到如何这样做的文档呢？
这或多或少是一个学习练习，我只是尝试将标准文章节点从一个alpha版本迁移到下一个版本。
浏览 0提问于2014-02-25得票数 0
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我试着用Spacy训练定制实体。在训练过程中，我得到了损失、分数等的数值。这些价值观的意义是什么？
============================= Training pipeline =============================
ℹ Pipeline: ['tok2vec', 'ner']
ℹ Initial learn rate: 0.001
E # LOSS TOK2VEC LOSS NER ENTS_F ENTS_P ENTS_R SCORE
--- ------ ------------ --
浏览 0提问于2021-10-12得票数 5
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1回答
目前，我正在使用SpaCy NER，并想知道SpaCy NER是否能做以下两件事：
案例1
假设我们有两个句子，我们想做的是：
increasing.His 糖分水平在他体内的总体健康质量正在提高。
我们是否可以将第一句中的“增加”标记为“症状”实体，而在第二句中将“增加”标记为“良好结果”实体？能看到这两个“增加”词之间的区别吗？
案例2
我们还有两个不同的句子：
我的工资是每月8000美元我的支出是每月5000美元
NER能否将第一句中的数字视为“收入”实体，而将第二句中的数字视为“支出”？
谢谢
浏览 1提问于2019-10-09得票数 3
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1回答
我使用一个NER模型来提取文本中显示的治疗(冰、热或OTC)，但是治疗有多个上下文。
建议HomecarePatient患者在家庭治疗时使用冰袋治疗膝盖--在临床治疗中给冰袋治疗--在诊所。
在以上所有句子中，NER模型都提取冰包作为治疗实体，但如何使它学习上下文并进一步识别治疗是家庭建议还是临床治疗。应该根据周围的单词来学习上下文(继续和遵循这两个词)。
对于这个用例，我应该使用什么技术？我不想在NER之上使用基于规则的技术，我已经使用了这些技术，但我希望以一种更复杂的方式这样做。
对于实体识别，我使用了一个经过预先训练的生物医学人员(来自Scispacy libaray)，并使用实体规则将
浏览 2提问于2021-07-14得票数 2
2回答
我正在使用Stanford Annotators NER，我注意到引理是NER的先决条件。有没有人能解释一下，为什么。更重要的是，为什么我在做NER之前也要做POS呢？
斯坦福大学注释器的依赖关系被赋予了
浏览 0提问于2017-03-27得票数 1
我下载并安装了作为
$ cd
$ wget http://nlp.stanford.edu/software/stanford-ner-2015-12-09.zip
$ unzip stanford-ner-2015-12-09.zip
$ ls stanford-ner-2015-12-09/
build.xml LICENSE.txt ner-gui.bat ner.sh sample.ner.txt stanford-ner-3.6.0.jar stanford-ner.jar
classifiers ner
浏览 2提问于2016-10-13得票数 1
3回答
在显示文本中的任何实体时，我使用的输出JSON的函数被显示出来。实体输出类似于(示例)：
...
"entities": [
{
"end": 3,
"entity": "pet",
"extractor": "ner_crf",
"processors": [
"ner_synonyms"
],
浏览 4提问于2017-09-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在尝试使用xlm模型(我已经对令牌分类进行了微调)，但是无论我做什么，我总是作为一个输出将所有标记粘在一起，比如：
[{'entity_group': 'LABEL_0',
'score': 0.4824247,
'word': 'Thedogandthecatwenttothehouse',
'start': 0,
'end': 325}]
我能做些什么才能把单词作为输出正确地分开，就像它发生在其他模型上，比如Bert？
我试着用add_prefix_space=True进行训
浏览 37提问于2022-09-01得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在从事命名实体识别的工作。我评估了基于传统nlp技术构建的库，如MITIE、Stanford NER、NLTK NER等。我还研究了深度学习模型，如word2vec和Glove向量，用于在向量空间中表示单词，它们很有趣，因为它们提供了关于单词上下文的信息，但特别是对于NER任务，我认为它不太适合。因为所有这些矢量模型都创建了一个单词和相应的矢量表示。如果任何单词没有出现在词汇表中，它将不会被识别。假设命名实体很可能不存在，因为它们不受语言的约束。它可以是任何东西。因此，如果有什么深度学习技术在这种情况下是有用的，那就是那些更依赖于句子结构的技术，通过使用标准的英语单词，即忽略命名字段。是否
浏览 1提问于2015-08-25得票数 3
我正在跟随为机器学习中的实践建立一个NER模型。
但是，在本教程接近尾声时，当我运行代码时，我触发了一个"AttributeError：‘张量’对象没有属性'_keras_history‘，因为第174行：
history = ner_model.fit(X_train, y_train, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=MAX_EPOCHS, validation_split=0.1, verbose=2)
如果有人能帮助我解决这个问题，因为我是机器学习和Python编码的初学者，这将是非常感谢的。
我正在使用Keras 2.9.0、Tensorf
浏览 11提问于2022-08-03得票数 0
我正在尝试从这里开始学习How can I train my own NER model教程：
当我运行测试命令来测试模型性能时：java -cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -loadClassifier ner-model.ser.gz -testFile jane-austen-emma-ch2.tsv
我得到以下错误：
Invoked on Thu May 10 15:40:41 IST 2018 with arguments: -loadClassifier ner-model.ser.gz -test
浏览 0提问于2018-05-10得票数 0
我对MUC数据集有问题。我想对此执行NER，但此数据集中的所有单词都是大写字母，因此当运行pos_tagger时，它会将所有错误的单词检测为名词。为了解决这个问题，整个文本最初都变成了小写。然而，这种方式带来了另一个问题；如果文本是小写字母，则NER不能正常工作，并且从字面上找不到“人、组织或位置”。因此，保留了整个文本到小写的转换，以便能够成功地pos_tag，然后执行每个单词的手动大写，以将它们提供给NER模块。但另一个问题出现了，这一次NER检测到的一切都是位置。下面是我的代码：
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize, s
浏览 0提问于2017-07-18得票数 0
我有一个将结构化数据保存到部分中的表单，当我想要编辑这些字段时，我想出了一个棘手的情况。表单具有动态字段，因此您可以在每个部分中添加任意数量的部分和字段。我有一个存储“例程”的主表，它可以有多个“部分”，也可以有多个“练习”条目。现在，我的解决方案是删除当前条目，并将所有内容保存为一个全新的例程。
public function update(Request $request, $id)
{
$user = auth()->user();
$user->routines()->whereId($id)->delete();
浏览 1提问于2020-02-24得票数 0
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