NLP案例——命名实体识别（Named Entity Recongition）命名实体识别是NLP里的一项很基础的任务，就是指从文本中识别出命名性指称项，为关系抽取等任务做铺垫。狭义上，是识别出人命、地名和组织机构名这三类命名实体（时间、货币名称等构成规律明显的实体类型可以用正则表达式等方式识别）。当然，在特定的领域中，会相应地定义领域内的各种实体类型。 小明
# 使用Python进行人名识别
在当今的技术环境中，随着社交媒体和在线交流的普及，自动识别人名的需求日渐增多。人名识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中识别出人名、地名、组织名等实体信息。本文将介绍如何利用Python进行人名识别，并给出相关的代码示例。
## 人名识别的基本概念
人名识别主要依赖于自然语言处理
# 使用 Python NLTK 识别人名
在许多自然语言处理（NLP）任务中，命名实体识别（NER）是一个重要的领域。NER的任务是识别文本中具有特定意义的实体，比如人名、地点名和组织名。在这篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 NLTK（Natural Language Toolkit）库来识别人名。
## 什么是 NLTK？
NLTK 是一个强大的 Python 库，用于处理
# 使用Python识别人名
在自然语言处理领域，识别人名是一个常见的任务，特别是在文本挖掘、信息抽取和实体识别等应用中。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的自然语言处理库，可以帮助我们快速、准确地识别文本中的人名。
本文将介绍如何使用Python识别人名，包括常用的自然语言处理库、代码示例和实际应用场景。我们将以中文人名为例，演示如何通过代码识别文本中的人名，并提取出其中的信息。
# Java使用jieba识别人名
在自然语言处理中，识别人名是一个常见的需求。人名通常由姓和名组成，而且在不同的语言和文化中，人名的形式也有所不同。在Java中，我们可以使用jieba分词工具来进行人名识别。
## Jieba分词工具简介
[jieba](
## 准备工作
首先，我们需要在Java项目中引入jieba分词工具。可以通过Maven来管理项目的依赖，只需要在`pom.xml
命名实体识别什么是命名实体识别？NER 研究的命名实体NER研究目前所遇到的问题命名实体识别的主要方法：基于条件随机场的命名实体识别常用的NER模型1、Spacy NER 模型2、斯坦福命名实体识别器中文人名识别中文姓名的构成规律姓名的上下文环境分析Hanlp进行人名识别demo地名识别中文地名构成基于 Hanlp 进行地名识别demo参考书籍 什么是命名实体识别？与自动分词、词性标注一样，命名
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2023-08-20 14:40:01
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思路：一、数据收集，可以采用爬虫对网上海里的明星信息进行有针对的爬取二、格式化数据，存入mysq，把明星的自拍照的文件名存入数据库中三、使用百度的api对程序进行编写，说实话，百度人脸识别做的很棒了，精确度很高四、你上传一张图片（或者你能想象到的方式），后面的程序会对你海量的数据库中人的信息进行比对五、输出匹配到的人的信息，和相似度的数值。直接上代码：测试图片：明星数据库：明星的照片所在目录：明星
该项目是对基于深度学习的自然语言处理（NLP）的概述，包括用来解决不同 NLP 任务和应用的深度学习模型（如循环神经网络、卷积神经网络和强化学习）的理论介绍和实现细节，以及对 NLP 任务（机器翻译、问答和对话系统）当前最优结果的总结。该项目原文链接：https://nlpoverview.com/该项目的主要动机如下：1. 维护最新 NLP 研究学习资源，如当前最优结果、新概念和应用、新的基准数
前端使用tracking.js进行人脸识别背景一、引入第三方库二、使用步骤1.初始化打开摄像头获取视频流、创建检测2.检测视频中人脸3.拍照4.保存文件至本地5.关闭摄像头以及取消监听的方法总结 背景因为要在一个客户端上增加人脸识别功能，最终找到了第三方库tracking.js，基于此库完成了前端部分的需求开发。大致流程为：初始化打开摄像头获取视频流、创建监听->检测视频中人脸->进
近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在NLP的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度学习也获得了不错的效果。开源地址：https://github.com/xiaosongshine/NLP_NER_RNN_Keras目录0.概念讲解0.1 NER 简
01 起我们拿到一份1880-2016这136年间美国婴儿取名的数据(数据源在这里下载），数据总共有189万条，57.7M的大小，字段如下：下面我们使用python3来对该数据集进行分析，看看一百多年来，男孩女孩姓名趋势。首先读取1880-2016年的取名数据，由于每年的数据是一个独立的dataframe，因此我们使用concat()方法将各年数据整合为一个dataframeimport pand
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2023-09-07 07:32:13
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句子切分：
系统读取带分词的字符串。输入的是一个句子或者一篇文章。如果是篇章则系统会首先进行句子切分，然后调用多线程，对每个切分的句子再进行分词。导入词典：
根据输入的配置信息，导入相应的词典。进入粗分阶段：
首先，对句子进行字符级切分，即将输入的句子切分为单个UTF-8编码的字符数组然后，一元切分。查询核心词典，将字符切分的结果与
文章目录本文学习目标一. NER1.1 什么是命名实体识别:1.2 命名实体识别的作用:1.3 命名实体识别常用方法:1.4 医学文本特征:二、 BiLSTM2.1 学习目标:2.2 BiLSTM网络结构:2.3 BiLSTM模型实现:2.3.1 第一步: 实现类的初始化和网络结构的搭建.2.3.2 第二步:实现文本向量化的函数2.3.3 第三步: 实现网络的前向计算总结: 本文学习目标了解什么
方式一. 简化版安装jieba库/numpy库编程读取《三国演义》电子书，输出出场次数最高的10个人物名字代码注释：import numpy
import jieba
# numpy输出有省略号的问题，无法显示全部数据
numpy.set_printoptions(threshold=numpy.inf)
def readFile(path):
with open(path, mod
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2023-10-07 12:15:45
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# 实现 Java 人名识别教程
## 概述
在这篇文章中，我会教你如何使用 Java 实现人名识别。人名识别是一项涉及自然语言处理的任务，通过识别文本中的人名实体，可以对文本进行更深入的分析和理解。首先，我们来看一下整个实现的流程。
## 实现流程
```mermaid
journey
title 实现 Java 人名识别流程
section 准备工作
开发
PyTorch—Nlp学习中的笔记心得一、文本预处理1.分词 有一些现有的工具可以很好地进行分词，我们在这里简单介绍其中的两个：spaCy和NLTK。text = "Mr. Chen doesn't agree with my suggestion."
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(text)
print([to
# Python人名识别
在自然语言处理领域，人名识别是一个重要的任务，它可以帮助我们从文本中提取出人名信息，用于各种应用，例如文本分类、社交网络分析等。Python提供了一些强大的工具和库，使得人名识别变得相对简单。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行人名识别，以及如何利用常用的工具和技术来实现这一任务。
## 什么是人名识别
人名识别即从文本中找出人名实体的过程。它涉及到将文本分
原创
2023-08-01 17:11:23
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文章目录d. SimCSE：2021.04UnsupervisedSupervisede. R-Drop（Supervised）：2021.06f. ESimCSE（Unsupervised）：2021.09g. PromptBERT（Unsupervised）：2022.01h. SNCSE(Unsupervised)：2022.01i. DiffCSE（Unsupervised）：2022.
知识点在全美婴儿名字案例中，使用到的方法有：按照sex分组按照births属性求和：groupby("sex").births.sum()concat()用法：第一个参数以列表形式添加pivot_table透视表制作image.png直接添加某列属性diff：group['diff']=group['M] - group['F']apply()用法查看DF数据信息：info()不同方式绘制可视图：
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2023-08-22 16:26:14
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你的英文名叫什么？是ROSE还是COCO？如果你也有一个如此漂亮的英文名，你可以试试参与我们的解码行动，解开你的洋名密码，看看有什么玄机？ 字母、数字对照表 <script src="http://www.anhuinews.com/js/advertise_in_news/adv_16000000.js"></script>
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