stanford CoreNLP 命名实体识别NER学习笔记

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ACEMUC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

### 关于知识图谱的学习笔记与资料 #### 知识图谱的核心概念 知识图谱的概念最早由 Google 公司在 2012 年提出,其核心目标是通过构建大规模的语义网络来增强搜索引擎的能力[^2]。从学术角度来看,知识图谱被定义为一种语义网络的知识库,它能够以结构化的方式存储实体及其之间的关系[^3]。 #### 符号表示方法 对于初学者而言,理解知识图谱中的符号表示方法是非常重要的一步。这些符号通常用于描述实体、属性以及它们之间的复杂关联。例如,在知识图谱中,节点代表实体(Entity),边则表示两者间的关系(Relation)。这种多关系图的形式使得知识图谱成为表达现实世界信息的强大工具[^1]。 #### 数据来源与知识抽取技术 知识图谱的数据主要来源于三类:非结构化数据(如自然语言文本)、半结构化数据(如表格、XML 文件)和完全结构化的数据库记录。其中,针对非结构化文本的知识抽取尤为重要,涉及命名实体识别NER)、关系提取等多个 NLP 技术环节[^4]。 以下是几个推荐的学习资源方向: 1. **官方文档与教程** 许多知名机构提供了详尽的知识图谱入门指南,比如 Stanford 的 CS224W 和 IBM Watson 提供的技术白皮书。 2. **书籍推荐** - *《Knowledge Graphs: Fundamentals, Techniques and Applications》* —— 这本书全面介绍了知识图谱的基础理论和技术实现路径。 - *《Building Knowledge Graphs with Python and RDFLib》* —— 实践导向型读物,适合希望动手实践的人群。 3. **在线课程平台** Coursera 上开设了一系列有关知识图谱的应用场景分析课件;而 edX 则更侧重算法原理讲解。 4. **开源项目体验** 尝试参与一些公开可用的知识图谱建设项目,像 DBpedia 或 Wikidata,能帮助加深对其工作流程的理解程度。 ```python from rdflib import Graph, Literal, BNode, Namespace, RDF, URIRef g = Graph() # 创建简单的三元组示例 exNs = Namespace("http://example.org/") g.add((URIRef('http://example.org/subject'), exNs.predicate, Literal('object'))) print(g.serialize(format='turtle').decode()) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `RDFLib` 库创建基本的知识图谱三元组模型。 ---
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