进入python安装包路径，如/usr/lib/python2.7/site-packages/pyhanlp/static/
昨天讲了一下实现遗传算法可视化的概述，没看过的人或者今天才关注的人点一下历史消息，或者点这里：
中文公司名称分词工具，支持公司名称中的地名，品牌名（主词），行业词，公司名后缀提取。
Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。
Hanlp作为一款重要的中文分词工具，在GitHub的用户量已经非常之高，应该可以看得出来大家对于hanlp这款分词工具还是很认可的。本篇继续分享一篇关于hanlp的使用实例即Python调用hanlp进行中文实体识别。
当你想查询一下火车票信息的时候，你还在上12306官网吗？或是打开你手机里的App？
❝本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills❞
这是我的系列文章「Python实用秘技」的第8期，本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会，每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧。
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
最近在做plotly可视化交互图标的联系，先做了两张图表，分别是2020年中国第七次人口普查各省市和各城市总人口数据图表：
前一段听到这么一段话，觉得挺有意思。原话我倒想不起来了，大意是这样的：如果你灵机一动想到了一个什么新点子，那大概是因为你看过的资料不够多！ 地名地址是智慧城市的基础数据，在城市的治理中也能发挥重要作用。那么，关于地名地址，有没有人做过什么研究工作？ 不查不知道，一查还真有！所以我就找了相关的一些资料学习了一下，不得不说，图书馆真是个好地方。
之前小菌也分享过一些经典爬虫的案例,但有小伙伴私聊小菌希望分享一些常用的python技术。于是这篇博客小菌打算分享高德地图简单API的使用。
三国：全书120回，近60万字，涉及人物3000人，地方1200个，可谓是鸿篇巨作，作者真是苦心孤诣。今天我们一起从人物/城池来数说“三国”。
个人博客地址：https://blog.csdn.net/blmoistawinde。
【磐创AI导读】：本文主要介绍自然语言处理中的经典问题——命名实体识别的两种方法。想要学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
转自：https://www.jianshu.com/p/6b502d0f2ede
今晚，《中国地名大会》正式亮相 央视中文国际频道（CCTV-4） 节目同名小程序戳此直达 该小程序由腾讯企鹅辅导联合联合中央电视广播电视台共同打造，让大家在观看节目的同时，点击小程序就能在线互动参与答题~ 赶快随鹅老师来了解一下详情吧～ 11月16日晚，大型地名文化类节目《中国地名大会》在中央电视台中文国际频道首播。这是一次地名高手的巅峰对决，也是一场期待已久的地名文化的饕餮盛宴。 节目由鲁健主持，北京师范大学文学院教授康震，南京大学历史学院教授胡阿祥担任嘉宾，他们将共同带领观众从地理、
Instaloctrack是一款针对Instagram的功能强大的OSINT公开资源情报收集工具。在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松收集目标Instagram账户配置文件上可用的所有地理标记位置，以便将其绘制在地图上，然后将其转储到JSON中。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。
作者 | blmoistawinde, 西南某高校学森一枚，喜欢有意思的数据挖掘分析。希望给世界带来些清新空气~
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。
一年中最长的自由时间 暑！假！来！啦！ 如何开心且够酷的度过这个暑假呢？ 去游乐场、动物园？去夏令营、辅导班？ NO~NO~NO~ 扫个码 鹅老师带你体验炫酷过暑假的正确打开方式 ▼ 它不仅内含丰富的中国地名文化，可以让你遨游在知识的海洋中；8月16日24：00前答题排名靠前的“大神”们，还有机会前往北京“大裤衩”，参加中国首档大型国家地名文化类节目《中国地名大会》。 且听鹅老师一一道来。 《中国地名大会》来了，快上车 为了让全民体验“地名”之美，感受“地名”之趣，中央广播电视总台推出了《
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
众所周知，英文是以词为单位的，词和词之间是靠空格隔开，而中文是以字为单位，句子中所有的字连起来才能描述一个意思。把中文的汉字序列切分成有意义的词，就是中文分词，有些人也称为切词。本文转载自明略研究院的技术经理牟小峰老师讲授的语言处理中的分词问题。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。
python中的命名空间可以看作每个名称名称到对应对象的映射，是名称的集合。不同的命名空间可以在给定时间共存，但完全隔离。当启动python解释器时，会创建一个包含所有内置名称的命名空间，并且只要该解释器运行，命名空间就会存在，hence，内置的方法如：id(), print()始终可以在任何地方运行。
每个 有效电子邮件地址 都由一个 本地名 和一个 域名 组成，以 '@'符号分隔。除小写字母之外，电子邮件地址还可以含有一个或多个 '.' 或'+' 。
在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。
每个 有效电子邮件地址 都由一个 本地名 和一个 域名 组成，以 ‘@’ 符号分隔。除小写字母之外，电子邮件地址还可以含有一个或多个 ‘.’ 或 ‘+’ 。
最近在研究中文分词及自然语言相关的内容，关注到JAVA环境下的HanLP，HanLP是一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。
今天小编为玩家们带来了我的世界服务器领地指令_我的世界地皮指令大全，希望对玩家们有所帮助，还不了解的玩家快来看看吧。
在日常数据处理的过程中，假如你获取了一个完整的地址信息。如果需要你从该地址中解析出省、市、县三级地名，或乡镇、村、社区两级详细地名，应该怎么办呢？
中文分词是中文文本处理的基础步骤，也是中文人机自然语言交互的基础模块。由于中文句子中没有词的界限，因此在进行中文自然语言处理时，通常需要先进行分词。
本项目支持2D，3D知识图谱查询与可视化。知识图谱数据集Import2Neo4j文件夹中。
命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER) , 是指识别文本中具有特定意义的词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
例如，在 alice@leetcode.com中， alice 是本地名称，而 leetcode.com 是域名。
这个位置爬虫的结果可以和用户信息爬虫联动，比如有这样一个分析任务：去北京环球影城的人，都发了什么微博，男生多还是女生多，年龄群体分布怎么样，等等。都可以先用这个微博位置爬虫，爬完后的 csv 交给用户信息爬虫处理。
目前公众号平台改变了推送机制，点“赞”、点“在看”、添加过“星标”的同学，都会优先接收到我的文章推送，所以大家读完文章后，记得点一下“在看”和“赞”。
前言：由于主要是涉及一些NLP的东西，所以将本文放到NLP里面。 前期学习的资料：
Matplotlib是Python中最受欢迎的数据可视化软件包之一，它是Python常用的2D绘图库，同时它也提供了一部分3D绘图接口。我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。
《海王》一部电影带你重温《驯龙高手》《变形金刚》《星球大战》《星河战队》《铁血战士》《安德的游戏》《异形》可能还借鉴了对手的《钢铁侠》与《黑豹》剧情，再稍稍带一点《大鱼海棠》的味道，配上一丢丢温子仁式恐怖片套路，优秀的商业片，应该是DC年度最佳了。温子仁，优秀的集大成者。 上映4天，票房7.4亿
独特的电子邮件地址 1.题目描述 每封电子邮件都由一个本地名称和一个域名组成，以 @ 符号分隔。 例如，在 alice@leetcode.com中， alice 是本地名称，而 leetcode.com 是域名。 除了小写字母，这些电子邮件还可能包含 '.' 或 '+'。 如果在电子邮件地址的本地名称部分中的某些字符之间添加句点（'.'），则发往那里的邮件将会转发到本地名称中没有点的同一地址。例如，"alice.z@leetcode.com” 和 “alicez@leetcode.com” 会转发到同
来源：大数据文摘本文约2000字，建议阅读5分钟800张图只要2分钟，程序已封装。 近日，根据复旦大学报道，学校信息科学与工程学院博士生李小康使用OCR和正则表达式帮助学院几分钟核查完数百人核酸完成截图，大大提高了核查效率和精度。 相关话题在知乎上也引起了众多讨论，目前该话题已经得到了300多万次浏览。 用OCR和正则表达式“防疫” 首先，我们需要简单介绍一些OCR。 OCR，英文全称Optical Character Recognition，即光学字符识别，也可简单地称为文字识别，这是文字自动输入的
在使用label-studio后端之前，要先定义好自己的训练模型，模型的定义需要继承自label-studio指定的类，具体可参考第四节。
本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用，参考文章：http://t.cn/RUrIF7z
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
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