stanford CoreNLP 命名实体识别NER学习笔记

最新推荐文章于 2025-06-18 21:19:43 发布
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本文介绍了Stanford CoreNLP在命名实体识别（NER）方面的应用，包括英文中的多种实体类型如人名、地名、机构名等，以及中文NER的CRF模型实现。详细讲解了识别类别、模型主要内容如类别定义、CRF特征索引、工厂方法、权重和lcWords等。

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简介

识别文本的命名实体，如人名和机构名称等。每种语言识别出的实体是相互独立的，英文的识别集合比其他语言更为丰富。再NERClassifierCombiner中，会执行多个命名实体识别，然后将结果组合起来。

识别类别

       在英文中，命名实体识别能识别的名字包括：人名、地名、机构名、MISC；数字：钱、数字、序号、百分比；时间：日期，时间、持续序列、集合等实体。命名实体的识别使用组合的三个CRF标注序列在不同语料上训练的，如ACE和MUC评测会议的评测语料。数字实体识别使用基于规则的系统实现，同时，数字实体需要进行规范化，如dates，被规范化为NormalizedNamedEntityTagAnnotat

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