named-entity-recognition

1열

1답변

추출 권장/텍스트

에서 제안 내 문서는 종종 같은 문장을 포함한다 : 나는 이것에 대해 알았 더라면, 나는이 문제를 방지했을 것을 또는 요한이 있었다면 통보하면 이는 발생하지 않을 것입니다. 또는 제이슨 (언어 적, 그들은 확실하지이라고 무엇을) 나는 정보의 이러한 종류의 추출에 관심이 똑똑하면 이는 문제가되지 않을 것입니다. (요 통보) (방지) 대부분의 전부는 아니더라도

nlp nltk named-entity-recognition 2016-12-08

---

0열

1답변

NER : 추출한 엔티티를 단일 실제 개념과 관련시킵니다.

일반 텍스트 문서를 처리하고 문서에있는 대학/대학 이름과 같은 엔티티를 식별합니다. 때로는 이러한 이름이 다른 형식으로 작성되었지만 단일 대학/대학 이름을 나타냅니다. 예 : 자와 할랄 네루 기술 대학교 하이데라바드 J.N.T.U 하이데라바드 JNTU 하이데라바드 JNTU-H 할랄 네루 기술 대학교 (JNTU) 하이데라바드 위의 모든 이름이 같은 대학 이름

nlp named-entity-recognition 2016-12-15

---

0열

1답변

누구나 타밀어로 명명 된 단체 표창을 진행하는 방법에 대한 간단한 개요를 제공 할 수 있습니까?

나는 Stanford NER와 Polyglot을 보았다. 둘 다 타밀어를 지원하지 않습니다. 엔티티 인식을 수행하기 위해 규칙 기반의 NLP 처리와 함께 ML을 사용하고 싶습니다.

nlp named-entity-recognition 2016-12-16

---

0열

1답변

스탠포드 코어 -nlp에서 토큰 화 전에 n 그램을 식별하는 방법은 무엇입니까?

토큰 화에서 ner_tags까지 기본 설정으로 core-nlp 주석 파이프 라인을 사용하려고합니다. 나는 "tokenizer"모듈이 {부통령}과 {TITLE} 대신에 {o, TITLE}이라는 ner_tags 식별을하게하는 두 개의 개별 토큰 {vice, president}으로 "부통령"을 식별하고 있음을 관찰했습니다. Ner_Tags가 제목을 적절하게 식별

nlp tokenize named-entity-recognition stanford-nlp 2016-12-19

---

0열

2답변

도메인 별 온톨로지의 엔티티 해상도

엔티티를 식별하고 자체 도메인 특정 온톨로지를 사용하여 텍스트에서 추출하는 것이 가장 좋은 방법은 무엇입니까?

semantic-web ontology named-entity-recognition 2016-10-31

---

-4열

1답변

텍스트 마이닝 및 기계 학습

단어 및 텍스트의 데이터 세트가 있고 예를 들어 단어를 구별하기 위해 클러스터 (K- 평균) 또는 다른 감독되지 않은/감독 된 학습 방법을 만들고 싶습니다. 'John'이라는 단어가 분류됩니다 이름으로 (그리고 다른 사람 이름들과 묶일 것입니다.) '브라질'을 장소로 ... 문제를 해결하는 데 사용할 수있는 모델이 있습니까? 나는 Ngrams 들었하지만 난

machine-learning nlp cluster-analysis text-mining named-entity-recognition 2016-11-06

---

1열

2답변

내 엔티티로 맞춤 모델을 만드는 방법

나는 텍스트에서 스포츠의 이름을 인식하고 싶은 것처럼 내 엔티티로 맞춤 모델을 만드는 방법에 대한 참고 자료를 찾고자했습니다. 어떻게해야합니까? 해?

nlp stanford-nlp named-entity-recognition 2016-12-26

---

2열

1답변

Spacy의 새로운 명명 된 엔티티 클래스

네임 엔티티 인식을위한 2 개의 새로운 클래스를 인식 할 수 있도록 Spacy NER를 교육해야합니다. 새 클래스에 있어야하는 항목 목록이있는 파일 만 있습니다. 예 : Rolling Stones, Muse, Arctic Monkeys - 아티스트 어떻게 할 수 있습니까?

python nlp named-entity-recognition spacy 2016-11-07

---

2열

2답변

명명 된 엔터티 인식 골드 표준 코퍼스의 샘플 크기

필자는 명명 된 엔터티 인식을 적용 할 170 개의 네덜란드어 소설을 제공합니다. 네덜란드어에 대한 기존 NER 태그 작성자의 평가를 위해이 코퍼스의 무작위 샘플에서 명명 된 항목에 수동으로 주석을 달고 싶습니다.이 목적으로 brat을 사용합니다. 수동으로 주석이 달린 무작위 표본은 NER tagger에 대한 평가에서 '황금 표준'으로 작용합니다. 필자는

python nlp named-entity-recognition sample-size brat 2016-11-22

---

0열

1답변

Python StanfordNerTagger coreNLP 출력이 스탠포드너 태그 지정자의 온라인 데모와 다릅니다.

파이썬 nltk StanfordNERTAgger와 함께 스탠포드 coreNLP [stanford-ner-2015-12-09]를 사용하고 있지만 온라인 데모와 다른 결과가 있습니다. 나는이 스레드 "https://mailman.stanford.edu/pipermail/java-nlp-user/2011-August/001283.html"을 통해 "그들은 동일한

python nltk named-entity-recognition stanford-nlp 2016-11-23

---