新闻中文本地域信息标签的抽取

最新推荐文章于 2024-06-24 09:35:50 发布
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#文本挖掘

该博客介绍了基于规则的新闻地域信息抽取方法。通过利用NLP库进行分词，匹配预设的地域数据库，实现了对省、市、区县三级地域的提取。算法包括两种情况：单一地域和多地域。在实际应用中，使用FudanNLP库，取得了超过90%的正确率。
这里主要是基于规则的新闻地域提取方法，这里简要记录一下思路。
首先我们拥有了地域信息数据库，并且标注了省市的layer层信息。主要思路是利用nlp库，分词得到标有地名属性词，在于地域数据库匹配。

第一步，提取正文分词得到标注为地名的词语。
第二步，匹配地域数据库。
按照数据库的分类有
省：一级
市：二级
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NLP地点位置抽取python库实现
NLP与推荐算法
04-17 1094
地点识别python方法
信息抽取命名实体识别和关系抽取）
kuxingseng123的博客
01-28 2810
慢慢的将命名实体识别和关系抽取全部都将其搞定都行啦的样子于打算。
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nickyzhi的专栏
04-17 1142
费尽心力的学了C#然后写了提取新闻地点的代码 有空粘上
基于TF-IDF的新闻标签提取
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06-07 290
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Y_warmth
05-06 664
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Hajo
09-28 3382
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m0_53357280的博客
04-22 228
代码如上，第七行错误，IndexError: list index out of range，大神帮忙看一看要怎么改
信息抽取在知识图谱构建中的实践与应用
Percent_bigdata的博客
09-03 3767
编者按 坦率地讲，各行各业对如何落地知识图谱这个问题，或多或少都心存一丝疑惑。人类知识和机器可理解的知识有什么区别？知识图谱如何突破自身局限性，从“万事通”转为“科学家”？北京百分点信息科技有限公司认知智能实验室在实践探索中，通过利用自然语言处理技术获取结构化的信息抽取能力，探索出了一套行业知识图谱构建流程方法。尤其是基于深度迁移学习，帮助构建法律百科词条、公安文本知识图谱等行业项目中，在实体抽取、关系抽取、事件抽取等方面都取得了理想的实践效果。本文将从概念辨析、技术路径、实践总结，由虚到实、由浅入深引导.
【技术白皮书】第四章：信息抽取技术产业应用现状及案例（上）
INTSIG的博客
08-15 4718
信息抽取技术已发展多年，相关产业也日趋成熟，下面是几种主要的信息抽取产业应用：在企业签订合同确立合作的业务流程中，合同比对是必不可少的一个环节。合同在文本确定前，往往经历了反复修改、版本迭代，或者存在电子版与纸质版之间的增减差异。在签订合同时，需要确保用印合同与审核通过的合同文本一致，关键信息齐备，以避免范本使用、文本修改、阴阳合同、函证造假等风险。合合信息推出TextIn合同机器人，基于STR识别和NLP算法，开发出合同关键信息识别与抽取和合同比对两大核心能力，将合同文本进行自动识别与精准智能比对....
JioNLP：预处理、信息抽取、数据增强、NLP简单功能与词典，找它就对了！
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08-17 3677
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给定一篇文本（新闻），确定其归属地（地名）的python工具
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