一、词性标注jieba词性标注结合规则和统计的方法，词典匹配和HMM共同作用二、命名实体识别HMM将分词作为字标记来解决，其中有两条独立性假设 1、输出观察值之间相互独立 2、状态转移过程中，当前状态只与前一状态有关CRF也是一种用来标记和切分序列化数据的统计模型。两者不同的是：条件随机场是在给定观察的标记序列下，计算整个标记序列的联合概率，而HMM是在给定状态下，定义下一个状态的分布。HMM处理
使用 brat 进行文本语料库标注——采用BIESO的标签设置。一、下载brat 下载安装包tar文件，地址【http://brat.nlplab.org/】 需要 unix系统 以及 Web server支持cgi环境（啥是cgi环境：外部应用程序 和 Web服务器的交互接口标准）。 我这里系统使用的是Ubuntu的虚拟机。 二、Ubuntu系统 略过了。有Ubun
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2023-07-30 20:01:36
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序列标注的定义和种类序列标注（Sequence labeling）是NLP问题中的基本问题。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。序列标注一般可以分为两类：原始标注（Raw labeling）：每个元素都需要被标注为一个标签。联合标注（Joint segmentation and labeling）：所有的分段被标
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2023-07-19 13:05:04
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# HanLP 实体标注示意
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域中，实体标注是一项重要的任务。实体标注指的是从给定的文本中识别出具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织名、时间、日期等。实体标注在文本分析、信息抽取、问答系统等应用中起到了关键作用。
HanLP 是一个领先的中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能和模型。其中之一就是实体标注功能
# NLP实体标注方法
## 简介
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域中，实体标注是指在文本中识别出具有特定意义的实体，并将其标注为预定义的类别，如人名、地名、组织机构等。实体标注在信息抽取、问答系统、机器翻译等任务中都有广泛应用。本文将引导你了解和学习NLP实体标注方法。
## 流程概述
下面是实现NLP实体标注的一般流程，我们将通过一步步
原创
2023-09-06 10:23:31
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NASIOCN文献NLP命名实体识别实体分类分类实体解释 实体标注前提我们针对的是全文的标注，抽出来的自然段，我们要进行逐一的分词分句（单词之间是空格隔开的，句子之间是句点隔开的）并给每个单词打上标签（但我们只需要对文本中的名词打上我们预定义好的8个大类即可，后续的可代码处理）。准备工作标注工具需要上传txt格式的中英文文本文献。txt格式
选择一个正确的用例和工作流Choosing the right recipe and workflow所以你有一个需要解决的NER问题，以及需要注释的数据。你要尽可能高效地完成它。但是如何为你的用例选择正确的工作流呢？So you have an NER problem you want to solve, and data to annotate. And you want to get it
实现spaCy实体标注模型
命名实体识别是指对现实世界中某个对象的名称的识别。与词性标注一样，是自然语言处理的技术基础之一。它的作用主要是通过模型识别出文本中需要的实体，也可以推导出实体之间的关系（实体消歧）。本文介绍的是运用Python从头训练一个spaCy模型来识别中标公告中中标公司的名字，现通过爬虫爬取了大约200篇中标公告（爬取过程省略），利用人工对其中的150篇
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2021-04-28 13:40:58
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# Java 实体字段标注废弃实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现 Java 实体字段标注废弃的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 在实体类中添加 @Deprecated 注解 |
| 2 | 在实体类的字段上添加 @Deprecated 注解 |
| 3 | 使用工具分析项目，查找并警告使用了废弃字段的地方 |
| 4 | 修改并移除废弃字段的使用 |
一、NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注，用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化，供计算机处理。利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料。以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子。 WeTest舆情团队在使用：http://wetest.qq.com/bee/ 使用案例：  
我们是靠眼睛、耳朵来捕获外界信息，然后将信息通过神经元传递给我们的大脑，最后我们的大脑会对获取来的各种信息进行分析从而达到诸如判断、识别等效果。同样，人工智能之所以称呼他为人工智能，是因为它的核心：也就是神经网络模型。它就是根据模拟人脑的神经网络而诞生的。而图像、语音这一类信息通过特征标注处理（也就是数据标注），变成计算机能够识别的信息。同时通过大量特征数据的训练，最终达到计算机能够自主识别的目的
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2023-09-29 20:50:36
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前言离线训练样本数据训练数据编码模型搭建加载数据评估模型在线预测tensorflow serving 介绍模型保存格式加载模型客户端请求运行环境前言命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER），是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。简单的讲，就是识别自然文本中的实体指称的边界和类别。NER 是 NLP 领域的一个经典问题，在文本
我之前做实体标注项目使用过标注精灵、BRAT、YEDDA、DeepDive等标注工具，这些工具虽然可以满足实体标注需求，但安装过程复杂、英文界面、有时会有卡顿，对标注人员都很不友好。而我目前要做的任务需要能同时对数据进行实体标注和文本分类标注，以上提到的工具都很难满足，分开标注效率又太低。于是我找到了rasa-nlu-trainer标注工具，免费、无需安装、无需注册、操作快捷且能同时标注，真是神器
1、注解是什么？Java注解（Annotation）又称Java标注，是JDK5.0引入的一种注释机制，注解是元数据的一种形式，提供有关于程序但不属于程序本身的数据，注解对它们注解的代码没有直接影响。 怎么理解呢？ 可以理解成字面意思，他就是个注解，用来注释用的，和商场里的标签一样，标记这个东西是黄瓜，标记这个是西瓜似得 我们看看Java里怎么自定义一个注解？2、注解的定义Java中所有的注解，默
~~因为不太会使用opencv、matlab工具，所以在找一些比较简单的工具。 .一、NLP标注工具能不能构建一个中文文本的标注工具，可以达到以下两个特点：标注过程背后含有智能算法，将人工重复劳动降到最低；标注界面显而易见地友好，让标注操作尽可能简便和符合直觉。答案是可以的。事实上很多标注工具已经做到了这一点，最先进的如Explosion.ai的Prodigy；然而开发了著名的NLP开源包Spac
一、命名实体识别问题的建模命名实体识别是自然语言处理中的一项很基础的任务，是指从文本中识别出特定命名指向的词，比如人名、地名和组织机构名等。目前最常用，最成功的建模方法是将这一问题建模成序列标注问题。即对于输入序列 ，给出对应标签序列 。 标签体系是两类标签的组合，一类标签是命名实体所属的类别，最常用的有人名实体。标签体系是两类标签的组合，一类标签是命名实体所属的类别，最常用的有人名实体（PER）
我们安装系统的时候经常需要先进入bios这个系统修改一些选项，所以装过系统的人对BIOS也不算陌生，可是你们往往只是了解表层，谁又知道真正的BIOS是什么呢？而BIOS又是安装在主板哪里呢？BIOS是什么？电脑主板bios在哪里？由浅到深，先说下BIOS。BIOS是"Basic Input Output System" 英的缩写，那么翻译成中文就是"基本输入输出系统"。BIOS与我们平时说的CMO
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2023-09-26 13:30:42
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typing为Python的一个标注库，此默认支持PEP 484和PEP 526指定的类型提示。最基本的支持由Any、Union、Tuple、Callable、TypeVar和Generic类型组成。有关完整的规范，请参阅PEP 484，有关任何类型提示的简单介绍，请参阅PEP 483。举个栗子，函数接收并返回一个字符串，如下所示：def func(name: str) -> str:
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2023-07-02 17:05:40
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词性标注：将词汇按照它们的词性分类并相应地对它们进行标注的过程。标记集：用于特定任务标记的集合。重点:利用标记和自动标注文本词性标注器词性标注器：处理一个词序列，为每个词附加一个词性标注。例： 包括一些同形同音异义词（refuse,permit）为什么要引入词汇类别（如名词）以及词性标记（NN）？因为这些类别中很多都源于对文本中词语分布的浅层分析。例：使用similar()方法找到某个词
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2023-09-20 17:28:44
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一. 标注工具1.Labelme（官网链接） windows环境： 首先安装Anaconda，Python3+版本。 安装成功后，打开Anaconda Prompt，然后依次输入以下命令。# python3
conda create --name=labelme python=3.6 #创建虚拟环境
conda activate labelme #激活虚拟环境
pip install pyqt5
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2023-09-14 16:28:56
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