使用spaCy进行命名实体识别以检测编程语言

原创于 2026-01-01 06:04:54 发布 · 64 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#自然语言处理 #spaCy #编程语言识别 #程序那些事 #AIGC #人工智能 #AI模型

在这段新视频系列中，数据科学讲师 Vincent Warmerdam 开始使用 spaCy，这是一个用于 Python 自然语言处理的开源库。他的任务是：构建一个系统，用于自动检测大量文本中的编程语言。跟随他的过程，从最初的构思到原型，再到数据收集以及从头开始训练统计命名实体识别模型。

SPACY
● 网站: https://spacy.io
● GitHub: https://github.com/explosion/spaCy
● 免费在线课程: https://course.spacy.io
● 推特: /spacy_io

本视频
● 代码: https://github.com/koaning/spacy-yout…
● Stack Overflow 数据集: https://www.kaggle.com/stackoverflow/…

关于 VINCENT
Vincent Warmerdam 是 PyData 阿姆斯特丹分会的联合创始人，也是一位经验丰富的数据科学讲师。在过去的 5 年里，他一直在推广数据和开源。您可能通过他的 PyData 视频认识他，在这些视频中，他试图捍卫数据科学中的常识而非炒作。

● 在推特上关注 Vincent: /fishnets88
更多精彩内容请关注我的个人公众号公众号（办公AI智能小助手）或者我的个人博客 https://blog.qife122.com/
对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号（网络安全技术点滴分享）

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

codeshare1135

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

自然语言处理之命名实体识别：BERT：11.命名实体识别实战：英文命名实体识别

zhubeibei168的博客

04-16

711

BERT, 即Bidirectional Encoder Representations from Transformers，是由Google在2018年提出的一种基于Transformer的预训练模型。它通过在大量未标注文本上进行双向训练，能够理解上下文中的词语关系，从而在多种自然语言处理任务中展现出色的性能。BERT的核心优势在于其能够生成词的上下文相关表示，这使得它在处理语言理解任务时，能够捕捉到词语在不同语境下的细微差别。

Python面试题：结合Python技术，如何使用SpaCy进行自然语言处理

杰哥在此的专栏

08-06

657

SpaCy 支持自定义处理管道以实现更复杂的 NLP 任务。# 在这里可以添加自定义处理逻辑，例如统计或修改文档return doc# 添加自定义组件到处理管道# 再次处理文本。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

使用spaCy进行命名实体识别技术解析

codeshare1135的博客

11-01

186

在本视频系列中，数据科学讲师Vincent Warmerdam开始使用spaCy——一个用于Python自然语言处理的开源库。他的任务是构建一个系统，用于自动检测大量文本中的编程语言。跟随他的流程，从最初的想法到原型，再到数据收集和从头训练统计命名实体识别模型。

使用Python和Spacy进行命名实体识别

weixin_39915649的博客

10-27

1151

使用Python和Spacy的命名实体识别。

【NLP】使用 SpaCy、ollama 创建用于命名实体识别的合成数据集

sikh_0529的博客

11-07

1754

生成合成数据可以创建大型注释数据集，而无需耗时且昂贵的手动标记过程，从而可以快速训练用于各种 NER 应用程序的模型。示例充当“指令调整”的一种形式，向模型展示如何以特定方式响应，从而降低生成的输出中出现错误和不一致的可能性。在我们的案例中，使用多个输入文本示例与相应的 JSON 输出配对，向模型展示如何一致地识别和格式化城市名称。命名实体识别 (NER) 是自然语言处理 (NLP) 中的一项重要任务，用于自动识别和分类文本中的实体，例如人物、位置、组织等。接下来，我们创建一个查询 LLM 的系统提示。

使用spaCy检测编程语言的NLP技术指南

codeshare1135的博客

11-30

244

本视频系列由数据科学讲师Vincent Warmerdam主讲，重点介绍如何使用Python中的开源自然语言处理库spaCy。他的任务是构建一个系统，能够自动检测大量文本中的编程语言。观众可以跟随他从最初的想法到原型设计，再到数据收集和从头开始训练统计命名实体识别模型的完整过程。

什么是命名实体识别？

gongdiwudu的专栏

10-26

2468

命名实体识别 （NER）也称为实体分块或实体提取，是自然语言处理 （NLP）的一个组件，用于识别文本正文中的预定义对象类别。这些类别可以包括但不限于个人姓名、组织、地点、时间表达、数量、医疗代码、货币价值和百分比等。从本质上讲，NER 是获取一串文本（即句子、段落或整个文档）并识别和分类引用每个类别的实体的过程。

Python深度学习与自然语言处理实践：命名实体识别

weixin_42509888的博客

05-31

731

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）的一个核心任务，其目标是识别文本中具有特定意义的实体，包括但不限于人名、地名、组织名、时间表达、数值表达等。在信息提取、问答系统、文本摘要、机器翻译等多种NLP应用中，NER都扮演着至关重要的角色。它使得机器能够识别和处理文本中的关键信息，进而进行更加复杂和深入的语义分析。

使用Python进行自然语言处理（NLP）：NLTK与Spacy的比较

一键难忘的博客

03-14

3639

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机如何理解、解释和生成人类语言。在Python中，有许多库可以用于NLP任务，其中NLTK（Natural Language Toolkit）和Spacy是两个备受关注的选择。本文将比较这两个库，并提供代码示例以帮助您更好地理解它们的功能和用法。

使用Wikipedia数据和spaCy进行命名实体识别

本文描述了一个基于Python语言，使用Wikipedia API获取数据，并在此数据集上执行命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）的项目。项目的目的是提取和识别文本中的特定实体类型，例如城市、人员、组织、...

weibo命名实体识别数据集的预处理。weiboNER pretreatment.zip

03-02

在IT领域，尤其是在人工智能（AI）的分支，如自然语言处理...涉及了人工智能、机器学习、数据预处理和特征工程等多个关键环节，所有这些都是为了优化命名实体识别模型的性能，提高其在微博文本中的实体检测准确度。

使用Flask和Spacy实现命名实体识别

在本资源中，NER-flask介绍了如何使用Python编程语言结合Flask框架和SpaCy库来实现命名实体识别服务。此服务允许用户通过Flask Web界面输入文本数据，并利用SpaCy库提取相关的命名实体。 SpaCy是一个先进的自然语言...

F060 基于BERTvue+flask电影评论情感分析系统

麦麦大数据

12-26

947

摘要：本文介绍了一个基于BERT+Vue+Flask的电影评论情感分析系统，采用前后端分离架构，整合了自然语言处理、协同过滤推荐和大数据可视化技术。系统核心功能包括电影信息管理、情感三分类分析（积极/中立/消极）、个性化推荐（UserCF/ItemCF）和多维度数据统计（词云、柱状图等）。通过BERT模型提升情感分析准确率，并实现用户权限分级管理。系统采用Vue.js+Element UI构建响应式前端，Flask提供RESTful API服务，MySQL存储结构化数据，为电影行业分析和用户选片提供数据支持

小学生0基础学大语言模型应用（第4课《数字盒子与算数魔法》）

汉克老师的博客

12-26

541

AI 小探险家第 4 课《数字盒子与算数魔法》附：课后习题

大语言模型要用分组注意力机制GQA

WitsMakeMen的专栏

12-26

843

对 Q：保留足够多的 head，保证细粒度的语义查询能力，适配中文的复杂语义；对 K/V：减半 head 数，大幅降低显存占用和计算成本，满足线上推理的效率需求。该设计是 “性能不降级（或轻微降级）、效率大幅提升” 的最优解，也是 Qwen3 相比纯 MHA/MQA 模型，在产业落地中更具竞争力的核心原因之一。

【大语言模型】从历史到未来

最新发布

qq_38161537的博客

12-30

850

预训练只是第一步，要让模型真正有用，还需要让它"学会"人类的偏好和价值观。这就是监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）的作用。监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）——“手把手教”这个阶段使用人工标注的高质量数据，让模型学习人类期望的输出格式。如何回答问题的格式如何生成代码的格式如何写文章的格式这些数据通常是人工编写的，质量很高，但数量相对较少（几万到几十万条）。人类反馈强化学习（RLHF）——“奖励机制”这是ChatGPT等模型成功的关键技术。收集人类反馈。

【论文阅读】Vision Language Models are In-Context Value Learners

eepii的博客

12-29

754

GVL 并不是在“训练”一个模型，而是在“引导”一个已经具备强大世界知识的模型（如 Gemini-1.5-Pro）。它通过打乱帧序这一巧妙手段，迫使模型放弃简单的时序推断，转而深入理解画面中的语义进度，而示例则是为这种深层理解提供了必要的“上下文参考”。

Post-training with Tinker：定制语言模型的最佳解决方案

weixin_44626085的博客

12-26

1031

本文介绍了Tinker及其配套工具Tinker Cookbook，这两个开源库旨在简化语言模型的微调过程。Tinker提供易用的API进行模型训练，而Tinker Cookbook则提供丰富的微调示例和抽象层。文章详细说明了安装步骤、基本使用方法，并展示了多种应用场景，如聊天监督学习、数学推理等。此外，还比较了同类项目如Hugging Face Transformers和Fairseq。这套工具为研究人员和开发者提供了高效定制语言模型的解决方案。

【论文阅读28】-ChatCNC：通过大型语言模型和实时数据检索增强生成进行对话式机器监控

Ma040713的博客

12-29

760

摘要：本研究提出ChatCNC框架，通过集成大语言模型（LLM）与实时数据检索增强生成（RAG）技术，实现操作员与CNC机床的自然语言交互。系统采用多智能体协作（问题识别、数据检索、响应生成），将用户查询动态转化为SQL语句，从MySQL数据库获取实时传感器数据（如主轴负载、转速），并生成专业回复。实验表明，GPT-4在复杂任务中准确率达93.3%，响应时间仅20秒，显著提升非技术工人的数据利用率。该研究为工业5.0提供了人机协同新范式，未来可扩展多模态与闭环验证功能。