HanLP分词命名实体提取详解 分享一篇大神的关于hanlp分词命名实体提取的经验文章，文章中分享的内容略有一段时间（使用的hanlp版本比较老），最新一版的hanlp已经出来了，也可以去看看新版的hanlp在这方面有何提升！文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。对于文本来说，由于语言组织形式各异，表达方式多样，文本
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2023-10-07 15:21:03
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利用search函数将下列单元格中的数字提取出来： 在字符串中，数字和英文字母，英文标点符号占一个字节；汉字和汉字标点符号占两个字节。(1) 通配符“?”+SEARCHB函数在单元格内输入：=searchb(“?”,字符串所在单元格) 解析：searchb函数中的“?”表示查找字符串中任意一个字节，由于前面的“好好学习”四个字都是两个字节，所以查找的结果是“1”，而“1”在
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2024-10-19 11:53:33
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# 自然语言处理中的实体提取：基本概念与应用
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个重要领域。而在NLP的众多任务中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）是一个至关重要的环节。本文将介绍实体提取的基本概念，应用场景，以及如何用Python实现简单的实体提取。
## 什么是实体提取？
实体提取是指从文本中识别出特定信息的过程，比如人名、
# 使用HanLP进行实体提取
在自然语言处理中，实体提取是一项重要的任务。实体提取就是从文本中识别出具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织等。HanLP是一个流行的自然语言处理工具包，其中包含了实体提取功能。本文将介绍如何使用HanLP进行实体提取，并给出代码示例。
## 什么是HanLP
HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，提供了丰富的中文自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命
原创
2024-05-01 07:45:09
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# 学习NLP实体提取的完整指南
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域中的一个重要分支，实体提取（Named Entity Recognition，NER）是其核心任务之一。在这篇文章中，我们将逐步了解如何实现NLP实体提取。我们将使用Python编程语言及其相关库来进行这一过程。
## 流程概述
在实现实体提取之前，理解整个流程至关重要。以下是实现实体提取的主要步骤：
| 步
# 实体提取与Python：深入理解信息抽取
在信息时代，数据的迅猛增长使得从大量文本中提取有用信息变得尤为重要。实体提取（Named Entity Recognition，NER）是信息抽取的一种方法，通过识别文本中的特定信息单元（如人名、地点、组织等），帮助我们提升数据分析的效率。本文将介绍如何使用Python进行实体提取，并展示代码示例，以加深理解。
## 实体提取的背景
实体提取帮助
一. 概述信息抽取：假如你需要获取某个领域的某些结构化的信息，你找来一份文本数据，从这份数据中，你分析出，可以提C类结构化数据（实体），并且你确定这C类的结构化数据两两组合产生的关系中，你更关注其中的R类，于是，你需要从这份数据中抽取属于这C类的所有实体，同时确定这些实体两两间关系是否是你关注的那R类。这个需求可以简述为文本的C类实体识别（2C+1或3C+1类序列标注）和R+1类关系分
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2024-07-18 13:52:25
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命名实体识别(Named Entities Recognition, NER)是自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的一个基础任务，其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体，在所有涉及NLP的人工智能研究中——譬如智能客服——都是一个必须首先攻克的任务。由于这些命名实体数量不断增加，通常不可能在词典中穷尽列出，且其构成方法具有各自的一些规律性，
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2023-10-16 16:40:18
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Information Extraction简介抽取实体(entities): ·通用性：人(person), 地名(location),时间(time) ·专业性：医疗领域(蛋白质，疾病，药物)抽取关系(relations) ·位于（located in), 工作在(work at), 部分(is part of) 基于规则的方法，基于监督学习的方法，boostrap方法，distant-sup
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2024-05-22 17:05:33
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实体抽取实体抽取式nlp中广泛使用信息抽取的关键要素，解码设计实体抽取实际中的问题关系抽取使用序列标注解决关系抽取事件抽取实体抽取怎么标注文本序列标注 实体抽取式nlp中广泛使用实体抽取是自动从非结构化数据或者半结构化数据中抽取结构化信息的任务。信息抽取的关键要素，解码设计1.BIO解码,序列标注，单个或者多类别标注， 2.pointer解码，标注抽取结果的start和end 3.token p
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2023-06-25 15:21:34
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# 实体提取和关系提取使用 HanLP 的完整指南
在自然语言处理（NLP）中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）和关系提取（Relation Extraction, RE）是非常重要的任务。它们的目的是从文本中识别出有意义的信息并理解它们之间的联系。在本文中，我们将通过使用 HanLP 库来实现这两项任务。HanLP 是一个功能强大的 NLP 工具包，支持多
# NLP 实体提取树：解析自然语言中的关键信息
自然语言处理（NLP）是计算机科学和语言学交叉的领域，主要研究如何让计算机理解和生成自然语言。在众多NLP任务中，实体提取（Named Entity Recognition, NER）是一个重要的任务，它的目标是从文本中识别出实体，比如人名、地点、组织名称等。本文将通过“实体提取树”的概念，探讨实体提取的基本原理，并提供相关的代码示例。
##
api代理提取 Overview: 概述： Concept and UsageBreakdownFetch InterfacesHTTP examplesConclusionConcept and Usage 概念和用法 In a lot of today’s web applications, a common practice is to request or show some sort
实体提取是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它涉及识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。在本文中，我们将探讨如何使用自然语言处理技术来提取实体。这个过程通常包括分词、词性标注、实体识别等步骤。
## 分词和词性标注
在实体提取的过程中，首先需要将文本进行分词和词性标注。分词是将一个句子分割成一个个词语的过程，而词性标注则是为每个词语标注其在句子中的词性。这两个步骤通常使用现有的NL
原创
2024-05-14 06:26:26
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# 实体产品架构提取：构建高效的数据分析模型
在现代商业中，实体产品架构提取是一个至关重要的概念。它涉及如何从复杂的产品数据中提取有用的信息，以支持决策、优化产品和提升用户体验。本文将介绍实体产品架构提取的基本概念、流程，并通过代码示例进行说明。
## 什么是实体产品架构提取？
实体产品架构提取是指将产品数据进行分析、整合、加工，提炼出产品的核心特征和结构。这个过程通常涵盖多个步骤，包括数据
中文命名实体识别 (NER) 算法按照输入的类型，可以大致分为 Character-based (字符) 和 Word-based (单词) 两种。这两种方法都存在一些缺陷，Character-based 不能利用词汇和词汇序列信息；Word-based 需要分词，分词的错误会对 NER 结果产生较大影响。因此新加坡的研究者在 2018 年提出了一种 Lattice LSTM 的算法，可以利用词汇
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2023-10-01 13:53:08
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java爬虫之抓取城市数据
需求：将网址中的城市地址信息抓取出来并持久化。完成三级城市联动查询。
我这里介绍一下省级名称的爬取。
博主爬出来的四级城市地址信息：
可以做城市的联动选择的功能。
爬虫源码下载：
分析网页中的信息
打开调试可以看到如下信息：
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2023-11-27 12:39:16
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首页就一直在推送关于爬取网易云音乐评论的的相关文章，但是，能力有限，对于做了反爬虫处理的就弄不来了。最近在学网页中的三级联动，但是没有找到关于省份、城市、县区的数组，只能列出简单的几个示范，就意外看到了2017年统计用区划代码，查看源码也是将包括了信息展示的，可以拿来练练手。开始呢，观摩了一下这个结构，省份名前都是带有简短的html地址的，不过需要拼接；并且下一级再下一级也都是一样的，所以我只需要
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2023-11-28 20:51:18
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一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类:有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后判断每个文档与词表中每个词的匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。优点是精度较高，缺点是需要大批量的标
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2023-09-13 18:19:02
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Bi-LSTM@目录Bi-LSTM1.理论1.1 基本模型1.2 Bi-LSTM的特点2.实验2.1 实验步骤2.2 实验模型1.理论1.1 基本模型Bi-LSTM模型分为2个独立的LSTM,输入序列分别以正序和逆序输入至2个LSTM模型进行特征提取,将2个输出向量进行拼接后形成的词向量作为该词的最终特征表达(因此底层维度是普通LSTM隐藏层维度的两倍)1.2 Bi-LSTM的特点Bi-LSTM的
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2024-07-20 09:29:24
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