国外课栈 - 跨学科知识视角栈
SpaCy

背景如果数据可以被结构化,那么当今可用的大量非结构化文本数据提供了丰富的信息来源。 命名实体识别 (NER)(也称为命名实体提取)是从半结构化和非结构化文本源构建知识的第一步。只有在 NER 之后,我们才能至少揭示信息包含的内容和内容。 因此,数据科学团队将能够在语料库中看到所有人员、公司、地点等名称的结构化表示,可作为进一步分析和调查的出发点。在 自然语言工具包(NLTK)和 SpaCy ...

背景命名实体识别 (NER) 可能是信息提取的第一步,旨在将文本中的命名实体定位和分类为预定义的类别,例如人名、组织、位置、时间表达、数量、货币价值、百分比 等。 NER 在自然语言处理 (NLP) 的许多领域都有使用,它可以帮助回答许多现实世界的问题,例如:新闻文章中提到了哪些公司?投诉或评论中是否提到了特定产品?本文介绍如何使用 NLTK 和 SpaCy 构建命名实体识别器,识别原始文本...

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