不记得是几月份了，king总接了一个私活，就是要求从地图查询的那些网站上获取到地图下来，然后识别出地图中的地名。需求很简单的目标也很明确。king总貌似用了一个星期左右的时间就完成了。在此佩服一下。在此前我已经对图像很有兴趣，但是一直没有机会练手，现在就king总上面的需求，我也来试试识别地图上的地名。大概的思路如下：把彩色的地图图像变换成灰度图像，对灰度图像进行二值化，去掉一些噪点，然后分割出单
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2023-12-15 22:53:22
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在做NLP（自然语言处理）相关任务时，经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。虽然我们自己通过关键词表一个个查找也能实现提取目的，但是需要先搜集省市区关键词表，相对而言比较繁琐。今天给大家介绍一个模块，你只需要把字符串传递给这个模块，他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词，并能给你在图片上标注起来，它就是 Cpca 模块。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电
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2024-01-23 22:00:03
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01、卫星影像(卫星地图)是什么?专业术语解释:卫星影像是遥感卫星在太空中，探测地球地表物体对电磁波的反射、及其发射的电磁波，从而提取该物体信息，完成远距离识别物体。将这些电磁波转换、识别得到可视图像，即为卫星影像，俗称“卫图(卫星地图)”。通俗简单解释:就是卫星在空中给地面拍的照片。地面长什么样，它就拍出什么样。如Google Earth(谷歌地球）是我们能用到的卫星影像最丰富的电脑软件，对绝大
# Java地名识别
## 引言
地名识别是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及到识别和标注文本中的地名。地名在很多应用中都扮演着重要角色，比如地理信息系统、舆情分析和社交媒体分析等。本文将介绍如何使用Java进行地名识别，并提供相应的代码示例。
## 地名识别的概念
地名识别是指从文本中提取出地名实体的过程。地名实体是指具有地理位置属性的实体，包括国家、城市、街道、山脉、湖泊等等。在地名
原创
2023-11-23 08:29:02
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面对这样的需求从下面地址详情中提取其所在行政区域（省、市、县/区 ），切分为右边表格的形式。地址详情映射后地址信息详细地址省市县/区详细地址平罗县御景安家25-1-102宁夏回族自治区石嘴山市平罗县御景安家25-1-102达州渠县渠江镇珠山村一组57号四川省达州市渠县渠江镇珠山村一组57号兴庆区在水一方C区5-3-101宁夏回族自治区银川市兴庆区在水一方C区5-3-101成都市武侯区佳灵路九峰家园
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2023-10-13 12:18:48
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## Java HanLP 地名识别
在自然语言处理（NLP）领域中，地名识别是一个重要的任务。它旨在从文本中识别出地理位置的名称，并将其分类为国家、城市、省份或其他地理区域。地名识别在许多应用中都有广泛的应用，包括地理信息系统、智能导航和社交媒体分析等领域。
HanLP（汉语言处理包）是一个开源的自然语言处理工具包，提供了丰富的中文文本处理功能。其中包括了地名识别功能，可以通过简单的代码调用
原创
2023-08-27 10:27:05
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# HanLP 开启地名识别
地名识别（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地理位置、组织机构、人员姓名等特定实体。HanLP 是一个功能强大的自然语言处理工具包，常用于中文文本的处理，其中地名识别是其重要功能之一。
## 为什么需要地名识别？
在众多应用领域中，地名识别可以帮助提高信息获取的效率，尤其是在以
HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长
在自然语言处理（NLP）领域，实体识别（NER）是一个重要的任务，旨在识别人名、地名等特定信息。在Python中，NLTK（Natural Language Toolkit）是一个流行的库，提供了多种工具来处理文本数据。本文将详细探讨如何使用NLTK识别人名和地名，包含问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试、预防优化等内容。
## 问题背景
在处理用户上传的文档时，我们需要自动提取出
在现代应用中，识别文本中的人名和地名是自然语言处理（NLP）中一个重要的任务。这不仅可以提高搜索引擎的准确性，还可以在社交媒体分析、客户反馈分类等多个场景下发挥重要作用。
在这个过程中，我们面临很多挑战，特别是在存在多义词、同义词和地名、人物名字误识的情况下。以下将详细阐述如何通过 Python 实现对人名和地名的识别。
### 问题背景
假设我们有一个社交网络应用，需要分析用户发布的内容，
# 实现Java语音识别文字提取地名
## 1. 事情流程
首先，让我们来看一下整个实现Java语音识别文字提取地名的流程。可以用下面的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 录制语音文件 |
| 2 | 使用语音识别API将语音文件转换为文本 |
| 3 | 从文本中提取地名信息 |
## 2. 具体实现步骤及代码
### 2.1 录制语音文件
原创
2024-03-24 04:03:07
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HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长9月9日百色见面会 类型2 前词+地名首词成
原创
2019-07-19 09:45:38
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HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 类型1 数字+地名[1] 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌[2] 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43套[3] 广西近视手术专家-黄明汉院长9月9日百色见面会 类型2 前词+地名首词
原创
2019-07-19 09:47:29
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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
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2023-11-09 09:05:35
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# Python添加地名
## 1. 整体流程
下面是实现"python添加地名"的整体流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建一个Python文件 |
| 步骤2 | 导入必要的模块 |
| 步骤3 | 定义一个函数来添加地名 |
| 步骤4 | 获取用户输入的地名 |
| 步骤5 | 将地名添加到一个列表中 |
| 步骤6 | 打印出所有的
原创
2023-10-19 15:24:37
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## 实现Python全国地名的流程
为了实现Python全国地名，我们需要进行以下几个步骤：
1. 获取地名数据：我们需要获取全国各个省份、城市和县区的地名数据。
2. 数据清洗与整理：对获取到的数据进行清洗，去除重复项和无效数据，并将数据整理成合适的格式。
3. 存储数据：将整理好的地名数据存储到数据库或文件中，以便后续使用。
4. 实现地名查询功能：根据用户输入的关键字，从存储的地名数据
原创
2023-08-27 08:07:50
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最开始对名称空间的了解是在学习函数的时候,那时候知道了作用域的查找顺序,以及全局名称空间和局部名称空间,产生疑惑的时候为学递归的时候,那时候还没有名称空间这个概念,只知道递归有个最大深度,那时候以后递归产生的名称空间是一层套一层的,以及类里面的名称空间,所以产生了深究名称空间的想法,这才诞生了这篇博客,本篇博客借鉴了python的命名空间的内容,本人对里面的例子都试验了并发现了一个错误,在类中定义
Python爬虫学习第三章-4.3-使用xpath解析爬取全国城市名称 这一节主要是使用xpath解析爬取全国城市名称这里使用的网址是：空气质量历史数据查询 这一个案例体现的点主要是xpath表达式中的’|’。思路：一种思路是：因为城市分布在热门城市和全部城市这两部分中，所以可以设计两个xpath表达式进行数据解析得到城市名称所在的a标签。其实两个xpath表达式分别是hot_li_list
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2024-07-27 13:01:03
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HanLP收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。
原创
2019-07-29 09:52:16
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文字检测是AI的一项重要应用，在之前的文章中已经介绍过了几种基于深度学习的文字检测模型：CTPN、SegLink、EAST，这些模型主要依赖于深度学习，可应用于自然场景中进行文字检测，其主要的实现步骤是判断是不是文本，并且给出文本框的位置和角度，如下图：从上图可以看出，CTPN、SegLink、EAST等文字检测模型至少需要执行两个预测：通过分类判断是文本/非文本，通过回归确定边界框的位置和角度。
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2024-05-30 13:33:41
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