StanfordCoreNLP实体识别NER、实体类型

StanfordCoreNLP 实体类型详解

最新推荐文章于 2025-10-23 11:04:09 发布

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本文详细介绍了StanfordCoreNLP中细分的实体类型，包括名称、数值及时间三大类别，并列举了具体实体类型如PERSON、LOCATION等。

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。

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命名实体识别（NER）：提取相关属性和关系

AI天才研究院

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近期，斯坦福大学自然语言处理小组开发了一个Python库StanfordNLP，用于解决许多常见的自然语言处理问题，可以处理多达53种人类语言模型，便于数据科学家和Python开发人员使用。语言StanfordNLP提供了针对53种人类语言的预训练的深度学习模型，并使用PyTorch作为其机器学习的入门。每种语言都有一个treebank，它是一个巨大的文本数据集，为语法结构/语义内容进行了可靠的注...

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Stanford Named Entity Recognizer (NER) 斯坦福命名实体识别（NER）

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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...

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环境 Mac java1.8 Maven 一、调用 pom依赖 <dependency> <groupId>edu.stanford.nlp</groupId> <artifactId>stanford-corenlp</artifactId> <version>3.9.1</version&gt

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Love-Coding

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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

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Wo xi Meiz

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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

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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...

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古文知识图谱关系识别

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### 古文知识图谱中的关系识别方法与工具为了使古诗词问答系统能够更智能地处理和解析古文内容，构建高质量的知识图谱至关重要。这不仅涉及数据的获取与预处理[^1]，还涉及到更为复杂的自然语言处理任务之一——关系识别。 #### 方法概述关系识别旨在从文本中抽取出实体之间的特定联系，并将其形式化为三元组（主体, 谓词/关系类型, 客体），从而丰富和完善知识库的内容。对于古代汉语而言，由于其语法结构特殊性和词汇使用的多样性，这一过程具有一定的挑战性。常用的关系识别策略包括但不限于： - **基于规则的方法**：利用手工编写的模式匹配规则来捕捉固定表达方式下的实体间关系。 - **机器学习模型训练**：采用监督学习算法，在标注好的样本基础上训练分类器以预测新的实例；特征工程在此过程中扮演着重要角色，可能需要考虑词语共现统计、依存句法树路径等多种因素。 - **深度神经网络框架应用**：近年来兴起的一种高效途径是借助像BERT这样的预训练语言模型来进行微调操作，以便更好地适应具体应用场景的需求[^3]。这类方案可以有效地克服传统方法面临的泛化能力不足等问题。 #### 实践案例分享考虑到中文古典文学作品的特点，下面给出一段Python代码片段作为示例，展示如何运用Stanford NER工具配合自定义逻辑实现简单的人名与其他对象之间关系的初步探测工作[^4]： ```python from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP def extract_relations(text_path): nlp = StanfordCoreNLP(r'path_to_stanford_corenlp', lang='zh') relations = [] with open(text_path,'r',encoding='utf8') as file: lines = file.readlines() for sentence in lines: ner_results = nlp.ner(sentence.strip()) person_entities = set([entity[0] for entity in ner_results if entity[1]=='PERSON']) other_entities = [entity[0] for entity in ner_results if entity[1]!='O' and entity[1]!='PERSON'] # 假设这里有一个简单的启发式规则用于判断两个实体是否存在某种关系... for p_entity in person_entities: for o_entity in other_entities: relation_type = check_relation(p_entity, o_entity) # 需要自行设计此函数 if relation_type is not None: relations.append((p_entity, relation_type, o_entity)) return relations # 用户需根据实际情况编写check_relation函数的具体实现细节 ``` 上述例子仅展示了基础的概念验证思路，实际项目开发时还需要针对目标领域做更多细致的工作，比如优化命名实体识别的效果、引入更多的上下文信息辅助决策等。