文章目录一、引言二、实践简介1、数据来源2、预测类别（7个）3、框架4、模型结构5、项目流程三、数据标注四、实战1、数据预处理1.1 词典映射1.2 从训练文件中获取句子和标签1.3 输入文本转id1.4 数据填充2、模型构建3、测试4、总结 一、引言本文的idea主要来源于LSTM+CRF的命名实体识别，在命名实体识别中，可以通过BIO或者BIOSE等标注进行人名、地名、机构名或者其他专有名词
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2024-09-08 20:28:53
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文章目录1.摘要2.介绍3.数据集4.技术分类**4.1监督方法****4.1.1 Feature based****4.1.2 Kernel based****4.1.3 Joint Extraction of Entities and Relations******4.1.4 Graphical Models based Approach****4.1.5 Structured Predic
# 如何使用stanfordnlp提取英文动词短语
## 1. 确定环境
确保你的系统已经安装了Python和stanfordnlp库。
## 2. 下载英文模型
首先，我们需要下载英文模型来使用stanfordnlp提取动词短语。可以通过以下命令来下载：
```python
import stanfordnlp
stanfordnlp.download('en')
```
这个命令会下载
原创
2024-03-11 03:43:25
79阅读
# 教你如何实现Stanfordnlp
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用Stanfordnlp进行自然语言处理。Stanfordnlp是一个强大的自然语言处理工具包，可以帮助你进行分词、词性标注、句法分析等任务。在接下来的内容中，我将逐步介绍整个实现过程，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
首先，让我们来看一下实现Stanfordnlp的整个过程，我将使用表格展示每一个步骤：
原创
2024-04-14 05:21:30
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# StanfordNLP 中文自然语言处理入门
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（AI）和计算机科学的一个重要分支。它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。其中，StanfordNLP（现在被称为Stanza）是由斯坦福大学开发的一个强大的自然语言处理工具，支持多种语言，包括中文。本文将探讨StanfordNLP的基本功能，使用示例代码，
# 中文分词的探索：使用StanfordNLP进行分词
中文分词是自然语言处理中的一个重要任务，它将连续的中文文本切分为一个个有意义的词语。由于中文没有空格或其他明显的分隔符，中文分词面临的挑战十分复杂。本文将介绍如何使用StanfordNLP进行中文分词，并提供代码示例，帮助大家更好地理解这一过程。
## 什么是StanfordNLP？
StanfordNLP是斯坦福大学开发的一款强大的自
在当今数据驱动的时代，自然语言处理（NLP）在各个领域都发挥着越来越重要的作用。在这个博文中，我将探讨如何使用 Java 中的 StanfordNLP 库来处理中文文本。特别是，我们将深入讨论一些具体问题和解决方案，以帮助读者更好地理解和应用这一技术。
## 背景描述
随着中文内容的不断增加，对中文自然语言处理的需求变得愈发迫切。在实际应用中，处理中文文本时常会遇到各种问题，比如分词、句法分析
# 使用StanfordNLP处理PDF文件的完整指南
## 1. 概述
在这篇文章中，我们将学习如何使用StanfordNLP处理PDF文档。StanfordNLP是一个强大的自然语言处理工具，它可以帮助我们进行文本分析、词法分析和句法分析等。我们首先要提取PDF中的文本，然后使用StanfordNLP对这些文本进行处理。
## 2. 流程概览
可以将整个流程划分为以下几个步骤：
|
springboot 集成 stanfordnlp 的过程可以分为几个部分，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。以下详细阐述这些部分的实现。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保我们的技术环境是合适的。Spring Boot 和 Stanford NLP 的兼容性需要以下软件以及其版本在同一环境中运行。
| 软件 | 版本 | 说
一.定义STL(Standard Template Library,标准模板库)，是惠普实验室开发的一系列软件的统称。现在主要出现在 C++ 中，但是在引入 C++ 之前该技术已经存在很长时间了。该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法。STL 几乎所有的代码都采用了模板类或者模板函数，这相比传统的由函数和类组成的库来说提供了更好的代码复用机会。二.优点1> STL 是
# 使用Stanford NLP提取快递单号信息
在当今信息时代，我们无法避免地接触到大量的文本信息，其中包括来自电商、物流等领域的快递单号。然而，如何有效地从这类信息中提取快递单号仍然是一项具有挑战性的任务。本文将介绍如何利用Stanford NLP库来进行快递单号的提取，并通过代码示例进行展示。
## 什么是Stanford NLP
Stanford NLP是斯坦福大学开发的自然语言处理
原创
2024-08-02 11:26:48
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因为课程需要跑通NLP的基本任务，这里记录一下安装使用的过程、参考的官方文档以及我遇到的坑对中文文本的处理见我的另一篇文章：jieba、HanLP、Stanza实现中文文本处理的基本任务一、 nltknltk官方文档：https://www.nltk.org/安装：cmd窗口pip install nltk
进入IDLE,执行nltk.download()选择需要下载的包，会下载一个nltk_da
之前整理过一篇关于信息提取的笔记，也是基于大名鼎鼎的 SLP 第 18 章的内容，最近在做一个 chatbot 的 NLMLayer 时涉及到了不少知识图谱有关的技术，由于 NLMLayer 默认的输入是 NLU 的 output，所以实体识别（包括实体和类别）已经自动完成了。接下来最重要的就是实体属性和关系提取了，所以这里就针对这块内容做一个整理。属性一般的形式是（实体，属性，属性值），关系的一
原创
2021-03-28 21:56:37
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# 使用CoreNLP提取关系的科普
在自然语言处理（NLP）的领域，关系抽取是一个重要的任务，它旨在识别文本中词语或短语之间的特定关系。Stanford的CoreNLP工具提供了强大的功能来帮助我们完成这一任务。本文将介绍如何使用CoreNLP进行关系抽取，并通过简单的代码示例说明其基本用法。
## CoreNLP简介
CoreNLP是斯坦福大学开发的一款全面的自然语言处理工具，具有多种功
# NLP关系提取入门指南
关系提取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，旨在从文本中识别并提取实体之间的关系。对于初学者来说，掌握这一技术可以为后续的许多应用打下基础。本文将带你了解关系提取的基本流程，并提供具体的代码示例，以便你在实践中执行这些步骤。
## 流程步骤
以下是实现关系提取的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-11 09:33:35
93阅读
之前整理过一篇关于信息提取的笔记，也是基于大名鼎鼎的 SLP 第 18 章的内容，最近在做一个 chatbot 的 NLMLayer 时涉及到了不少知识图谱有关的技术，由于 NLMLayer 默认的输入是 NLU 的 output，所以实体识别（包括实体和类别）已经自动完成了。接下来最重要的就是实体属性和关系提取了，所以这里就针对这块内容做一个整理。属性一般的形式是（实体，属性，属性值），关系的一
原创
2021-03-28 21:56:42
181阅读
模板方法模式Template Method定义一个操作中的算法骨架，将算法的一些步骤延迟到子类中，使得子类可以不改变该算法结构的情况下重定义该算法的某些特定步骤，属于行为型模式应用场景javaweb里面的Servlet，HttpService类提供了一个service()方法，有多个子类共有逻辑相同的方法，可以考虑作为模板方法设计一个系统时知道了算法所需的关键步骤，且确定了这些步骤的执行顺序，但某
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2024-07-28 17:59:57
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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
1. 题目Deep Neural Approaches to Relation Triplets Extraction: A Comprehensive Survey Tapas Nayak†, Navonil Majumder, Pawan Goyal†, Soujanya Poria IIT Kharagpur, India 印度理工学院 – 被称为印度“科学皇冠上的瑰宝” Singapore
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2024-06-14 17:06:20
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BIF == Built-in functions(内置函数)
>>> dir(__builtins__)
..., 'input', ...
>>> help(input)
#可以查询内置函数的说明和用法，类似于C语言的man手册 02丶变量 variable
(1) python没有"变量"只有"名字"
(2) 变量使用之前，需要对其先赋值
(
