named-entity-recognition

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機械学習の本で人名を検索して一覧表示する

このタスクを機械学習で解決できるかどうかはわかりませんが、いくつかの提案をしたいと思っています。 ランダムな本からすべての人の名前を検索して一覧にしたい（すべてが小文字で書かれていると仮定）。私は訓練目的のために最初にいくつかの名前に手動でラベルを付けることができます。私はいくつかの教師付き学習アルゴリズムを使うことができると思いますが、このシナリオで考えられる情報は本のテキストだけなので、どのよ

machine-learning nlp named-entity-recognition 2017-05-19

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独自のモデルを学習し、spacyを使って新しいエンティティを追加する

私は、＃887が使用しているのと同じ方法でモデルを訓練しようとしています。 私は質問があります。訓練コーパスがspacyにインポートするにはどのようなフォーマットが最適でしょうか。私は、タグ付けのために新しいエンティティを必要とするエンティティのリストを含むテキストファイルを持っています。私はentity_offsetsとして私のトレーニングデータを追加 nlp = spacy.load('en_

python named-entity-recognition spacy 2017-04-11

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トレーニングデータをspacyスタンドアロンNERトレーナーに挿入するにはどうすればよいですか？

私はspacyの助けを借りてスタンドアローンのNERを訓練することを目標にしています。 Spacyは、モデルを保存して後でnlpパイプラインにロードするのに役立つstandalone ner trainer を提供します。 私は次のような形式のトレーニングデータを用意しました。 MUST, O have, O experience, U-technology as, O a,

python-3.x nlp named-entity-recognition spacy 2017-04-14

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CRF ++/Wapitiには、文全体のカテゴリが含まれています。

Naive BayesからCRF ++またはWapitiの機能として予測される文のカテゴリはどのように表現できますか？ たとえば、文がBusinessと分類されている場合、crfのトレーニングファイルを作成するときに、ラベルBusinessを機能として指定できますか？テンプレートはどのようにモデリングする必要がありますか？ 列車のファイルは、この Tumblr business ORG merg

machine-learning nlp named-entity-recognition crf crf++ 2017-06-07

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Vowpal Wabbitを使用した名前付きエンティティ認識はトレーニングデータを記憶しているようです

Vowpal WabbitのPython APIを使用して、人物、組織、および場所の名前を短い文から検出するためのNamed Entity Recognition私はIPython Notebookをデータの詳細、モデルの訓練方法、評価文で特定されたエンティティとともにまとめました。トレーニングデータはATISとCONLL 2003のデータセットから得られます。 （this tutorialに基づ

python named-entity-recognition vowpalwabbit named-entity-extraction 2017-04-19

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spacyは名前付きエンティティ認識（NER）の単語埋め込みをどのように使用しますか？

私はspaCyを使ってNERモデルを訓練して、場所、（人物）名、組織を特定しようとしています。 spaCyがテキスト内のエンティティを認識し、回答を見つけることができなかったことを理解しようとしています。 Githubのthis issueからthis exampleまで、spaCyは、POSパーセプトロンを訓練するために、テキスト中にPOSタグ、接頭辞、接尾辞、その他の文字や単語ベースの機能など

python nlp named-entity-recognition spacy 2017-06-12

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NLTKによる高速名前付きエンティティの削除

私は、テキスト文/段落のリストからPythonで名前付きエンティティ（NLTKを使用）を削除するためのユーザー定義関数をいくつか書いています。私が抱えている問題は、私の方法が非常に遅い、特に大量のデータの場合です。誰もがこれを最適化してより速く走らせる方法を提案していますか？ import nltk import string # Function to reverse tokenizati

python optimization nltk named-entity-recognition 2017-05-02

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OpenNLPモデルを訓練して複数セットの単語を抽出する方法

NLPを開く初心者です - NERを使ってエンティティを抽出し、Open NLP NERでエンティティ抽出のモデルを評価しました。 1つの単語のEG：「私はキャドバリーを買いたい」 しかし、それはマルチワードシナリオ例：のための作品に動作していません：モデルが選択する方法を訓練する「私はしたいが、アップルのMacBook」 をマルチワード PS：NLPで提供されているBiGramsに関連する何かを

machine-learning nlp opennlp named-entity-recognition 2017-06-28

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著者名を認識するためのNER分類器の訓練

NER（CRF分類子）を使用してクエリの著者名を識別したいと考えています。トレーニングファイルを使用してnlp.stanford.eduサイトに記載されている方法に従ってNERを訓練しました：training-data.col。そしてファイル：testing-data.tsvを使用してテストしました。 NERは、すべての入力にAuthorとしてタグ付けしています。訓練データでAuthor以外のタグ

nlp stanford-nlp named-entity-recognition 2017-07-02

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