Method for extracting company names from text

本文介绍了一种从文本信息中提取公司名称的方法。该方法结合了启发式规则、例外列表及大规模语料分析,能识别公司名称后缀并定位名称起始位置。适用于混合大小写文本及全大写文本。
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A method for extracting company names from textual information uses a combination of heuristics, exception lists, and extensive corpus analysis. The method first locates company name suffixes (i.e., Company, Corporation) and attempts to locate the beginning of the company name. The method works on both mixed-case text and capitalized text. Upon identification of a company name, the method proceeds to generate variations of the name for later extraction.

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
从扩散模型中提取训练数据是指从已有的扩散模型中提取出用于训练机器学习模型的数据集的过程。 扩散模型是一种模拟现实中扩散现象的数学模型,例如在金融学中用于模拟股票价格的变动,或者在生物学中用于模拟物质在细胞中的扩散。 在提取训练数据的过程中,首先要确定所需的特征和目标变量。特征是用于描述扩散模型状态的变量,可以是时间、位置、扩散系数等。目标变量则是我们希望预测或分析的变量,例如股票价格的变化趋势或物质的浓度分布。 接下来,我们需要从扩散模型中获取实际观测或模拟得到的数据。这些数据可以包括已知的扩散模型状态和对应的目标变量,或者通过模型模拟生成的数据。在金融领域,可以使用已有的交易数据作为输入,例如历史股价、交易量等。在生物学领域,则可以使用实验测得的物质浓度数据。 在数据获取之后,我们可以对数据进行预处理,例如处理缺失值、去除异常值等。然后,根据所选的机器学习算法,可以将数据集分为训练集和测试集。训练集用于训练模型,而测试集用于评估模型的性能。 最后,我们可以利用提取的训练数据来训练机器学习模型,例如使用监督学习算法来进行回归或分类任务。通过训练模型,我们可以学习到扩散模型中隐藏的模式和规律,从而可以对未知数据进行预测或分析。 总之,从扩散模型中提取训练数据是一种得到可以用于机器学习的数据集的过程,可以帮助我们理解和预测扩散现象。
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