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我正在使用 python 的内置库 nltk 来获取 stanford ner tagger api 设置,但我发现此 api 的单词标记与 stanford 的 ner tagger 网站上的在线演示之间存在不一致。有些单词在在线演示中被标记,而它们没有在 python 中的 api 中,类似地,一些单词被标记为不同。我使用了与网站中提到的相同的分类器。谁能告诉我为什么会出现问题以及解决方案是什么......?
最佳答案
我遇到了同样的问题,并确定我的代码和在线演示对文本应用了不同的格式规则。
https://github.com/dat/pyner/blob/master/ner/client.py
for s in ('\f', '\n', '\r', '\t', '\v'): #strip whitespaces
text = text.replace(s, '')
text += '\n' #ensure end-of-line
关于stanford-nlp - nltk stanford ner tagger 和 stanford ner tagger 在线演示之间的不一致,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32659639/
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我已经在我的 VM 上设置了所有安装的需求包,但我发现没有安装 nvidia GPU 驱动程序,在需求中没有 nvidia GPU 驱动程序安装说明,我想知道哪个 cuda 版本和它兼容的 nvidi
我正在尝试使用Stanford CoreNLP训练NER模型,但是找不到主类。我已经在我的CLASSPATH中包含了jar文件的路径,但仍然找不到它们。有什么办法解决这个问题吗? C:\ Users
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我刚刚开始使用斯坦福 CoreNLP,我想构建一个自定义 NER 模型来查找人员。 不幸的是,我没有找到一个好的意大利语ner模型。我需要在简历/简历文档中找到这些实体。 这里的问题是像这样的文档可以
我从这里学会了如何用 Java 定制斯坦福 NER(命名实体识别器): http://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml#a 但是我正在使用 Python
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我在检测以小写字母开头的命名实体时遇到问题。如果我只用小写单词训练模型,那么准确率是合理的;但是,当模型使用完全大写的标记或什至是小写和大写混合训练时,结果非常糟糕。我尝试了斯坦福 NLP 小组提供的
我现在正在使用一些 NLP 库,(stanford 和 nltk) 斯坦福我看到了演示部分,但只是想问问是否可以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
我是一名优秀的程序员,十分优秀!