named-entity-recognition

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BabelFy를 사용하여 단어 목록을 명확하게하려고합니다. 나는 Babelfy의 API 페이지에서 제공된 예제로 시작했다. 하지만 나는 Babelfy에서 얻은 "열쇠"에 관한 오류를 가지고있다. 이미 파일을 키로 채 웠습니다. 그러나 그것은 그것이 비 었다고 말한다. 여기 Nov 02, 2017 4:23:03 PM it.uniroma1.lcl.babelfy

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Spacy 2.0 NER Training

SpacyV1에서 문서 및 BILOU 형식의 엔티티 주석 목록을 제공하여 NER 모델을 학습 할 수있었습니다. V2 교육 에서처럼 (7, 13, 'LOC')와 같은 엔티티 주석을 제공하는 것만 가능하므로 엔티티 오프셋 및 엔티티 태그가있는 것 같습니다. 토큰 목록을 제공하는 기존 방법과 BILOU 형식의 엔티티 태그 목록이 여전히 유효합니까? 설명서에서 n

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스탠포드 NER 교육에서 pos 태그를 기능으로 사용하는 방법은 무엇입니까?

스탠포드 NER CRF 모델을 교육 할 때 useTags 및 관련 기능을 사용하려고합니다. 그러나 .prop 파일에서이 기능을 사용하도록 지정했지만 CoreAnnotations.PartOfSpeechAnnotation.class는 아무것도 반환하지 않는 것으로 보이므로 교육에서이 기능을 전혀 사용하지 않습니다. 이 기능을 사용하지 않았다고 내가 잘못한 점이

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명명 된 엔티티 인식 대문자 문제

나는 최근에 내가 xx_ent_wiki_sm에을 en_core_web_md 에서 적응에 NER에 사용하는 모델을 투입합니다. 새로운 모델은 NEW JERSEY (뉴욕) 또는 NEW YORK (뉴욕)과 같은 대문자 단어를 항상 조직으로 인식합니다. 나는 그것이 시간이 많이 걸릴지라도, 모델을 재교육하기 위해 훈련 데이터를 제공 할 수있을 것이다. 그러나 모델

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SpaCy NER의 교육 데이터 서식 지정

본인 소유의 항목으로 NER의 빈 모델을 교육하고 싶습니다. 이를 위해, 나는 (I 각 해당 컬럼에 대해 하나 개의 예시 행을 제공하는 것)를 .csv 형식으로 현재 다음과 같은 형식의 엔터티 태그 기능을 데이터 집합을 사용해야합니다 칼럼 : 문장을 값 : [ '원한다 @Command 2 6', '사과'7; 과일 @ 13 '] : 데이터 값 : 나는 사과

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커스텀 OpenNLP 이름 찾기는 교육 세트의 데이터를 인식하지만 테스트 세트는 아닙니다.

결국 OpenNLP가 내 프로젝트에 통합되어 15k 줄의 교육 데이터에서 모델을 성공적으로 교육하고 저장하고로드 할 수 있습니다. 내 프로그램의 엔티티를 인식하는 데 사용하고 싶습니다! 내 훈련 데이터가이 같은 모습, 그래서 해시 태그를 인식하는 데 사용하고 있습니다 : 내가 직접하지 않은 문장을 전달되면 모델이 어떤 해시 태그를 인식 할 수없는 것을 발견

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spaCy에서 matcher를 사용하여 새로운 엔티티를 추가하려고 시도 할 때 AssertionError가 발생했습니다.

많은 문서에서 텍스트를 찾는 것처럼 모든 전자 메일을 일치시키고 'EMAIL'이라는 사용자 지정 NER 레이블에 추가하려고합니다. 다음은 테스트 사례 코드입니다. nlp = spacy.load('en_core_web_sm') matcher = Matcher(nlp.vocab) EMAIL = nlp.vocab.strings['EMAIL'] def a

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"StanfordTokenizer 버전 3.2.5에서 더 이상 사용되지 않습니다"

나는 NLTK 래퍼를 사용하여 StanfordNERTagger을 테스트하고이 경고가 나타나 경고 : DeprecationWarning: The StanfordTokenizer will be deprecated in version 3.2.5. Please use nltk.tag.corenlp.CoreNLPPOSTagger or nltk.tag.corenl

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'en'모델의 NER 유형은 무엇입니까?

spaCy에 모든 기본 제공 및 맞춤 NER 유형을 추가 할 수있는 방법이 있습니까? 제안 된 방법 here이 더 이상 작동하지 않는 것 같습니다. nlp.entity.cfg 시도에 나는이 사전에 어떤 '행동'과 'extra_labels'키가 없습니다 {u'hist_size': 0, u'pretrained_dims': 0L, u'hist_width':

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맞춤 스파이 엔터티 유형이 감지되는 이유는 무엇입니까?

나는 사용자 정의 된 엔티티 태그를 정의하고자하는 프로그램 인 spaCy을 쓰고있다. 예제 here 다음에 파이프 라인에 MY_NEW_LABEL이라는 레이블을 추가합니다. 나는 위의 프로그램을 실행하면 import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_lg") ner = nlp.get_pipe("ner") new_labe