使用Stanford NER训练自己的model

最新推荐文章于 2025-05-22 12:10:48 发布
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分类专栏： 自然语言处理 文章标签： 自然语言处理 NLP
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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。

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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/
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使用stanford corenlp训练自己的NER模型
Love-Coding
04-23 3440
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：命名实体识别评估指标
zhubeibei168的博客
04-24 643
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。
stanford ner训练自己的模型
baidu_15113429的博客
08-10 1417
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
用Stanford NER训练自己的NER分类器
Wo xi Meiz
11-01 5854
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
【大模型:知识图谱】--2.命名实体识别（NER）详解
最新发布
我是个好人呀，O(∩_∩)O
05-22 877
命名实体识别（NER）是知识图谱构建中的关键步骤，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。中文NER相较于英文更具挑战性，主要由于中文缺乏明显的词边界标志，且存在中英文混用的情况。当前NER技术方法包括基于规则和词典的方法、基于统计的方法、混合方法以及基于神经网络的方法。其中，神经网络方法如BERT模型，通过预训练和微调，在NER任务中表现出色。实践环节展示了如何使用BERT模型进行NER，包括加载模型、分词器以及执行实体识别的过程。这些技术的发展和应用，极大地推动了知识图谱的构建和自
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 7672
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
斯坦福NER模型训练
chloe1993的博客
06-06 2441
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...
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 3828
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...
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
04-24 764
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。
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
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 1161
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
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
Stanford Named Entity Recognizer (NER) 斯坦福命名实体识别（NER）
技术践行者
04-28 5763
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 1476
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 1031
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 4151
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 4133
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 1958
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
stanfordNER
liuhongyue的博客
09-12 885
 stanford ner环境搭建： http://www.pythontip.com/blog/post/10042/ https://www.douban.com/note/321863709/ 一、使用StanfordNER 首先，需要下载StanfordNER工具包，点这里下载 还需要下载一个第三方工具包Pyner, 点这里下载 下载完成后，依次进行下列操
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 为了简化操作流程，可以利用现有的框架如Stanford NER来进行定制化开发。该工具支持命令行方式以及配置文件(properties file)来设定各项参数，包括但不限于： - 训练数据路径(`trainFile`) - 输出模型名称(`major-ner-model.ser.gz`) - 数据格式映射(`map=word=0,answer=1`) 这些设置均可以在属性文件中完成定义[^3]。 ```bash java –cp stanford-ner.jar edu.stanford.nlp.ie.crf.CRFClassifier –prop major.prop ``` 上述命令用于启动基于给定配置项的重大项目NER分类器训练过程。 #### 构建高质量的数据集 当涉及到深度学习方法时，除了传统的CRF算法外，也可以考虑采用PyTorch这样的库来实现更加灵活高效的解决方案。此时，确保拥有一个良好标注过的语料库至关重要；它应该覆盖目标应用所需的各种实体类别，并尽可能多样化以增强泛化能力。 在实际编码过程中，可以通过继承`Dataset`类来自定义数据读取逻辑，从而方便地集成到标准的工作流当中去。例如，在准备阶段会涉及将原始资料转化为适合喂入神经网络的形式——这一步骤往往包含了分词、向量化等一系列预处理动作[^4]。 ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CustomNERDataset(Dataset): def __init__(self, data_path, transform=None): self.data = ... # Load and preprocess your dataset here def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): sample = self.data[idx] if self.transform: sample = self.transform(sample) return sample # Initialize datasets and dataloaders training_data = CustomNERDataset('path/to/training/data') test_data = CustomNERDataset('path/to/testing/data') train_loader = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False) ``` 这段代码展示了如何创建一个新的数据集类，并将其实例化为可迭代的对象供后续调用。值得注意的是，这里设置了合理的batch size大小（比如64），并且启用了shuffle功能以便每次epoch都能随机抽取样本来防止过拟合现象的发生。
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