python中使用StanfordCoreNLP,进行命名实体识别

本文介绍了如何在Python中利用StanfordOpenIE库从英文文本中抽取时间实体,通过逐行处理和Stanford CoreNLP的ner功能,实现了对DATE和TIME类实体的识别。

本文在Python中使用StanfordOpenIE已经抽取出(实体,关系,实体)的基础之上,进行时间实体的抽取。(本文参考了python中stanfordCorenlp使用教程博文,感谢这位博主的分享!)
结果如下:
在这里插入图片描述

1、安装 StanfordCoreNLP :pip install stanfordcorenlp

  • 查看是否安装成功:pip list
    在这里插入图片描述
    2、代码实现:
from stanfordcorenlp import StanfordCoreNLP
from tqdm import trange
import os

def Corenlp(infile,outfile):
    nlp = StanfordCoreNLP(r'E:\NLP_Tools\StanfordNLP\.stanfordnlp_resources\stanford-corenlp-4.1.0')
    datefile = open(outfile,'w',encoding=
### 中文命名实体识别Python代码示例 对于中文命名实体识别的任务,可以利用 `Stanford CoreNLP` 工具包来实现。该工具支持多种自然语言处理任务,并且能够很好地处理多语言数据,包括但不限于阿拉伯语、汉语、德语、法语和西班牙语[^1]。 下面是一个简单的例子,展示如何使用 `pycorenlp` 库调用 Stanford CoreNLP 来执行中文命名实体识别: ```python from pycorenlp import StanfordCoreNLP # 初始化Stanford CoreNLP客户端 nlp = StanfordCoreNLP('http://localhost:9000') text = '李华去了北京大学' output = nlp.annotate(text, properties={ 'annotators': 'tokenize,ssplit,pos,lemma,ner', 'pipelineLanguage': 'zh', 'outputFormat': 'json' }) for sentence in output['sentences']: for token in sentence["tokens"]: word = token['originalText'] ner_label = token['ner'] print(f'Word: {word}, NER Label: {ner_label}') ``` 这段程序会连接本地运行的服务端口上的 Stanford CoreNLP 服务器并发送待分析文本。通过设置属性参数中的 `'pipelineLanguage':'zh'` 可指定输入的语言为中文;而 `'annotators'` 参数则定义了要应用的一系列注解器,在这里选择了分词(`tokenize`)、句子分割(`ssplit`)、词性标注(`pos`)、词形还原(`lemma`)以及命名实体识别(`ner`)等功能。 值得注意的是,虽然 NLTK 提供了一些基本功能用于英语和其他一些欧洲语言,但对于像中文这样的非拉丁字母书写系统的语言来说,其内置资源相对较少,因此推荐采用更专业的库来进行此类操作[^3]。
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