46、文本分组标注与实体识别技术解析

文本分组标注与实体识别技术解析

1. 命名实体与普通实体的区分

在文本处理中,区分命名实体和普通实体是一项基础且重要的工作。像“William Shakespeare”和“Stratford - upon - Avon”这类能够通过名称明确识别的实体就是命名实体;而像“this person”“a street”这类没有特定名称来指代的实体则属于普通实体。这种区分本质上反映了普通名词和专有名词的差异。

在新闻和媒体领域,人名和组织名频繁出现且变化迅速。因此,在进行更深入的文本处理之前,首要任务是识别出对应人名、组织名或地名的短语。这些短语可以是单个的专有名词,也可以是一组词汇。此外,命名实体识别通常还会涵盖描述时间和日期的时间表达式,以及数值和数量表达式,尽管它们严格意义上并非传统的实体。

以下是不同语言中部分命名实体的示例:
| 类型 | 英语 | 法语 |
| ---- | ---- | ---- |
| 公司名 | British Gas plc. | Compagnie générale d’électricité SA |
| 人名 | Mr. Smith | M. Dupont |
| 头衔 | The President of the United States | Le président de la République |

2. 标签分组标注方法

标记名词组、动词组或命名实体等组的一种直观方式是使用括号进行标注。例如:
- [The government] has [other agencies and instruments] for pursuing [

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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