使用Stanford NER训练自己的model

最新推荐文章于 2025-10-23 11:04:09 发布
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#自然语言处理 #NLP

Stanford NER是一个开源的命名实体识别库，基于Java实现，利用CRF分类器识别文本中的人名、地名和组织名称。本文详细介绍了如何使用Stanford NER进行命名实体识别，以及如何训练自己的语言模型，包括准备训练数据、配置属性文件、模型训练和测试的过程。

Standford NER

Standford NER(Stanford Named Entity Recognizer )是斯坦福大学提供开源命名实体识别库，使用Java语言实现， 可以用来识别文本中的人名、地名、组织名称等实体。采用的是CRF分类器进行实体识别。

使用Standford NER进行命名实体识别

该过程参考官方文档
1. 下载源代码stanford-ner-2015-12-09.zip
2. 将stanford-ner-2015-12-09.zip解压到某个目录下，比如stanford-ner
3. 进入stanford-ner目录cd stanford-ner
4. 在linux/mac系统中可以使用运行一下命令，使用sample.txt文件进行命名实体测试，采用的是Stanford NER库自带的英文模型，该模型可以识别人名、地名和组织关系名称

java -mx600m -cp "*:lib/*" edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier -loadClassifier classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz -textFile sample.txt

5 . 运行以上命令后得到以下结果,其中每个单词后面都有标定结果， 0表示未识别，PERSON/ORGANIZATION分别表示人名和组织名称

The/O fate/O of/O Lehman/ORGANIZATION Brothers/ORGANIZATION ,/O the/O beleaguered/O investment/O bank/O ,/O hung/O in/O the/
最低0.47元/天 解锁文章
使用stanford corenlp训练自己的NER模型
Love-Coding
04-23 3542
https://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml 另外https://nlp.stanford.edu/software/ 的Stanford Named Entity Recognizer是模型已经固定直接用的，和自己训练是两回事
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：命名实体识别的特征工程
zhubeibei168的博客
04-24 892
Stanford NER是斯坦福大学NLP组开发的一系列工具之一，它基于最大熵模型和条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）模型，能够高效准确地识别文本中的命名实体。Stanford NER支持多种语言，包括英语、中文、法语、德语等，且提供了预训练的模型，使得用户无需从头开始训练模型即可进行实体识别。特征工程是机器学习项目中至关重要的一步，它涉及从原始数据中提取、构建和选择特征，以提高模型的性能。
用Stanford NER训练自己的NER分类器
Wo xi Meiz
11-01 5893
官方FAQ世界观:关于训练自己的分类器的文档官方没有~~, 但可以看java doc啊, So总是有办法的; 比如至少可以看看CRFClassifier和NERFeatureFactory这两个类.训练数据集格式tab-隔开的方式, word token一列, 分类标签一列; 不能使用空格隔开, 也不能有多余的tab; 一个空行表示分隔一个文档(document), 这里一个文档可以指一个句子或者一
命名实体识别（NER）
最新发布
m0_57545130的博客
10-23 1052
命名实体识别（NER）简介 命名实体识别（NER）是自然语言处理的基础任务，用于从文本中识别并分类实体（如人名、组织、地点等）。本教程涵盖传统方法和深度学习方法，适用于Python 3.10+环境。 核心概念 任务：标注文本中的实体类型（如PER、ORG、LOC）。 流程：数据准备、预处理、模型训练（规则/CRF/深度学习）及评估（F1分数）。 常用工具 spaCy：轻量级工业库，支持多语言。 Transformers：基于BERT的高性能NER。 Flair：专为序列标注优化。 示例代码 spaCy：开箱
斯坦福NER模型训练
chloe1993的博客
06-06 2509
coreNLP是斯坦福大学开发的关于自然语言处理的工具，包含了命名实体识别、词性标注、分词器等等功能，功能强大使用方便。可以在官网上下载coreNLP系列文件：https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html#download 并在本地进行安装，注意需要首先安装java。 可以在网上搜索相关安装教程，本文重点是介绍如何通过stanford NER C...
stanford ner训练自己的模型
baidu_15113429的博客
08-10 1515
在很多情况下我们需要stanford ner训练自己的模型https://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml#a
Stanford NER模型使用，训练自己的NER模型，终端使用和java调用
Mr番茄蛋的博客
11-11 7769
使用Stanford NER模型对语料进行命名实体识别 首先下载Stanford NER包，地址https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.html，然后下载解压即可使用。 一、用Stanford NER原始训练好的模型对语料识别     1.简单默认操作：     命令：java -mx600m -cp "*;lib\*" edu.stanf
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：命名实体识别概论
zhubeibei168的博客
04-24 951
Stanford NER是斯坦福大学自然语言处理组开发的一个命名实体识别工具，它基于最大熵模型和条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）模型，能够识别多种类型的命名实体。Stanford NER不仅提供了预训练的模型，还支持用户自定义模型，以适应特定领域的实体识别需求。自定义模型训练需要准备标注的训练数据。数据格式通常为每行一个词，词后跟其对应的命名实体标签，句子之间用空行分隔。张三 PERSON在 O2023年 TIME3月 TIME14日 TIME访问 O。
自然语言处理之命名实体识别：Stanford NER：命名实体识别评估指标
zhubeibei168的博客
04-24 817
Stanford NER（命名实体识别器）是Stanford NLP Group开发的一套工具，用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。它基于最大熵模型和条件随机场（CRF）模型，能够处理多种语言的文本数据，是自然语言处理领域中一个非常强大的工具。
使用Standford coreNLP进行中文命名实体识别(NER)
liinux-Talk is cheap,show me the code.
01-16 3898
Stanford CoreNLP是一个比较厉害的自然语言处理工具，很多模型都是基于深度学习方法训练得到的。 先附上其官网链接： https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/index.html https://nlp.stanford.edu/nlp/javadoc/javanlp/ https://github.com/stanfordnlp/CoreNL...
ner训练模型
11-20
关于命名实体识别的训练模型，与自然语言处理相关的模型的训练
Standford NER(
11-29
Standford NER(Stanford Named Entity Recognizer )是斯坦福大学提供开源命名实体识别库，使用Java语言实现， 可以用来识别文本中的人名、地名、组织名称等实体
Day14：使用斯坦福 NER 软件包实现你自己的命名实体识别器（Named Entity Recognition，NER）
lionzl的专栏
11-10 1187
Day14：使用斯坦福 NER 软件包实现你自己的命名实体识别器（Named Entity Recognition，NER） JeOam 5.8k 2013年12月15日 发布 推荐 0 推荐 收藏 5 收藏，6.2k 浏览 编者注：我们发现了有趣的一系列文章《30天学习30种新技术》，正在翻译中，一天一篇更新，年终礼包。下面是第 1
Stanford Named Entity Recognizer (NER) 斯坦福命名实体识别（NER）
技术践行者
04-28 5829
以下翻译内容来自：https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.html About 关于 Stanford NER is a Java implementation of a Named Entity Recognizer. Named Entity Recognition (NER) labels sequences of words in a te...
StanfordCoreNLP实体识别NER、实体类型
进击的Coder*的博客
09-22 1540
StanfordCoreNLP中细分的实体类型包括： PERSON LOCATION ORGANIZATION MISC MONEY NUMBER ORDINAL PERCENT DATE TIME DURATION SET 其中，1--4属于名称named类别，5--8属于数值numerical类别，9--10属于时间temporal类别。
JAVA训练nlp模型,使用斯坦福ner工具训练自己的模型
weixin_33245968的博客
03-09 1056
首先，你得去官网下载工具包。在stanford-ner-2018-10-16下面qa.txt是训练的原始文本。qa.tok是每一行一个单词java -cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.process.PTBTokenizer qa.txt > qa.tok手动给qa.tok里的每个单词标注需要有一个austen.prop，里面会指定训练文件java -...
Stanford NER学习笔记
AI小白入门的博客
07-03 4280
Stanford NER是一款斯坦福大学开源的命名实体类识别工具，此工具java实现。 主页地址：https://nlp.stanford.edu/software/CRF-NER.html介绍： Stanford NER是一个斯坦福大学开源的命名实体类识别工具，基于Java实现。Stanford NER也被称为CRFClassifier。该软件提供（任意顺序）线性链条件随机场（CRF）序列模型的
Stanford NLP - 命名实体识别 - NERClassifierCombiner
u014033218的专栏
04-14 4216
命名实体识别 - NERClassifierCombiner 描述 选项 NER管道概述 统计模型 数字序列和SUTime 细粒度NER RegexNER规则格式 自定义细粒度NER 额外的TokensRegexNER规则 额外的TokensRegex规则 实体提及检测 命令行示例 Java API示例 SUTime 设置文档日期 获取实体信心...
Stanford NER Service使用
xgli的博客
06-13 1977
在使用stanford ner工具的时候，每次执行程序时，都需要进行load model，这是非常耗时间的。因此希望能实现一次加载模型，多次使用。 这是可以的，官方也提供这样的API。英文使用//启动Server端 java -mx1000m -cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.NERServer -loadClassifier classifier
NER训练自己的数据集
02-20
### 使用自定义数据集训练 NER 模型 对于特定领域或特殊应用场景下的文本处理，预训练模型可能无法提供足够的准确性。因此，构建并训练自定义的命名实体识别(NER)模型成为必要选项之一[^2]。 #### 准备环境与工具 ...
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