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使用Spacy库的NER在简历解析器上没有给出正确的结果
可能是由于以下原因:
数据不足:Spacy库的NER模型需要大量的标注数据进行训练,以便正确地识别实体。如果简历解析器的训练数据不足或者与Spacy库的NER模型的训练数据不匹配,就可能导致识别结果不准确。
领域特定性:简历解析器的领域可能与Spacy库的NER模型的训练领域不一致。Spacy库的NER模型是通用的,可能无法很好地适应特定领域的实体识别需求。
自定义实体:如果简历解析器中存在自定义的实体类型,Spacy库的NER模型可能无法识别这些实体。在这种情况下,可以考虑使用Spacy库提供的训练接口,对自定义实体进行训练。
解决这个问题的方法可以是:
增加训练数据:收集更多与简历解析器领域相关的标注数据,用于训练Spacy库的NER模型。可以通过手动标注或者使用其他自动标注工具来生成训练数据。
针对特定领域进行训练:如果简历解析器的领域特定性较强,可以考虑使用Spacy库提供的训练接口,对NER模型进行领域特定的训练,以提高实体识别的准确性。
自定义实体识别:如果简历解析器中存在自定义的实体类型,可以使用Spacy库的训练接口,对这些实体进行训练,以提高识别准确性。
结合其他工具或库:除了Spacy库的NER模型,还可以尝试结合其他实体识别工具或库,如Stanford NER、NLTK等,以提高简历解析器的实体识别能力。
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1
回答
使用
Spacy
库
的
NER
在
简历
解析器
上
没有
给出
正确
的
结果
、
、
、
我正在
使用
SpaCY
的
命名实体识别功能从
简历
中提取姓名、组织等信息。这是我
的
python代码。import
spacy
mypdf = open('C:\\Users\\akjain\\Downloads\\Resume\\Al Mal Capital_Nader El', mode='rb')first_page = pdf_doc
浏览 25
提问于2020-01-27
得票数 1
回答已采纳
1
回答
将自定义
NER
添加到
Spacy
3管道
、
、
我正在尝试构建一个基于en_core_web_sm管道
的
自定义
Spacy
管道。据我所知,在打印时,
在
管道名称中显示
的
ner
已被
正确
添加(请参见下面)。由于某些原因,当模型
在
文本
上
测试时,我
没有
得到任何
结果
,但是当自定义
ner
被自己
使用
时,
正确
的
实体就被提取出来并贴上标签。我
使用
的
是
Spacy
浏览 6
提问于2022-05-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在
spacy
中优化单个词库
的
形式提取(词汇化)
、
我希望
在
不
使用
上下文信息
的
情况下将单词减少到其基本形式。我尝试了
spacy
,这需要运行nlp来获得单个单词
的
基本形式,但这会增加执行时间。我
使用
过this post,其中禁用
解析器
和
NER
流水线组件在一定程度上加快了执行时间,但我只想要一个进程来直接查找单词数据
库
及其词法形式(基本
上
是单词
的
基本形式,而不考虑上下文信息 my_list =["doing", "done&
浏览 30
提问于2020-06-17
得票数 0
2
回答
将自定义
NER
模型添加到
spaCy
管道
、
我
使用
Prodi.gy创建了一个自定义
的
NER
模型。一旦我执行了所有的处理和验证,我就将模型保存到磁盘上。我可以
使用
spacy
.load从磁盘实例化模型,它似乎工作得很好。我现在
的
问题是如何将自定义
NER
模型添加到
spacy
管道中?我想要确保我
的
管道中有标记器、
解析器
等,外加我
的
自定义
NER
模型。这无疑是用户
的
错误,我只是从文档和试验/错误中找不出我做错
浏览 53
提问于2021-01-16
得票数 1
回答已采纳
3
回答
为什么
spacy
ner
的
结果
是高度不可预测
的
?
、
、
、
我尝试了
ner
的
spacy
,但
结果
是高度unpredictable.Sometimes
的
spacy
无法识别特定
的
country.Can,有人能解释一下为什么会这样吗?我尝试了一些随意
的
句子。案例1:print(nlp)doc = nlp(sent) fori
浏览 2
提问于2019-11-03
得票数 2
1
回答
Spacy
培训无法激活GPU
、
、
、
、
我正在尝试
在
CLI
上
训练一个
NER
Spacy
模型。按照所有必要
的
步骤,我最终创建了一个
正确
的
输入文件,但是当我试图
在
GPU上进行训练时,我得到了
spacy
无法激活GPU
的
消息,其他程序实际
上
能够
使用
我
的
GPU,并且cuda被
正确
设置。尽管如此,它似乎不工作,我只有一个GPU
在
我
的
电脑,所以我选择了-g 0<e
浏览 5
提问于2020-04-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
在
零lex.rank空间中
使用
glove.6B.100d.txt嵌入
、
、
我正在尝试
在
spacy
nlp管道中加载100d
的
密文。我创建
spacy
格式
的
词汇表,如下所示: python -m
spacy
init-model en
spacy
.glove.model --vectors-loc glove.6B.100d.txt160000128 vectors
在
代码中: import
spacy
nlp =
spacy
.load("en_core_web_md"
浏览 49
提问于2020-06-18
得票数 0
回答已采纳
2
回答
如何在
spaCy
3.x中删除/添加自定义实体标尺中
的
实体
、
我
在
spacy
"en_core_web_sm"模型中添加了一个定制
的
实体标尺。我想在需要时添加或删除其中
的
实体。已经回答了这个问题,但是我认为这是不
正确
的
,因为这个人谈论
的
是
ner
组件,而不是实体统治者。 这个答案
的
简短版本是,
Spacy
在
添加新模式时往往会忘记以前
的
模式。但是,只有当您
使用
示例训练模型
的
、
ner</
浏览 9
提问于2022-07-18
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从零开始
在
CoNLL 2003数据
上
训练
spaCy
的
NER
模型得到了非常奇怪
的
结果
、
、
、
、
我正在尝试从零开始
使用
spaCy
来训练
NER
模型。我想首先在上试用它,因为它被广泛用作
NER
系统
的
基线。下面是我运行
的
命令:cd spacyConverted python-m
spacy
evaluate trained/model-final test.txt.json --displacy
浏览 1
提问于2018-07-26
得票数 0
1
回答
如何将
spaCy
模型保存到缓存中?
、
、
我将
spaCy
与Python一起用于命名实体识别,但是脚本要求每次运行时加载模型,并需要大约1.6GB
的
内存来加载它。 但是1.6GB并不是每一次运行都是可有可无
的
。
浏览 2
提问于2016-07-08
得票数 1
1
回答
空白模型与预训练模型
在
空间
上
的
区别
、
、
目前,我正试图
使用
spacy
来训练文本分类器,我遇到了以下问题:
使用
spacy
.blank('en')创建空白模型与
使用
经过预先训练
的
模型
spacy
.load('en_core_web_sm')有什么区别为了了解我编写
的
代码
的
不同之处: nlp1 =
s
浏览 2
提问于2020-03-27
得票数 3
回答已采纳
1
回答
存储和加载包含Word向量
的
spaCy
文档
所以我要做
的
就是拯救他们nlp =
spacy
.load('en_core_web_lg')doc.to_disk(my_file)from_disk(os.path.join(saved_docs, all_docs[j]))这产生了: ModelsWarning: W007您
使用
的
模型
没有
加载单词向量,因此Doc.similarity方
浏览 5
提问于2020-07-09
得票数 0
5
回答
使用
自定义数据进行NLTK命名实体识别
、
、
、
我正在尝试
使用
NLTK从我
的
文本中提取命名实体。我发现NLTK
NER
对于我
的
目的来说并不是很准确,我也想添加一些我自己
的
标签。我一直
在
试图找到一种方法来训练我自己
的
NER
,但我似乎找不到合适
的
资源。我有几个关于NLTK
的
问题- 我可以
使用
自己
的
数据
在
NLTK中训练命名实体识别器吗?如果我可以
使用
自己
的
数据进行训练,_是否对要修
浏览 125
提问于2012-07-05
得票数 48
1
回答
批量运行用于大型文档
的
spaCy
nlp()管道
、
、
我正在尝试对20,211,676个字符
的
一系列成绩单运行nlp()管道。我
在
一台有8gb内存
的
机器
上
运行。我
在
Python和
spaCy
方面都很新,但是语料
库
比较工具和句子块功能对于我现在正在研究
的
论文来说是完美的。我试过什么nlp =
spacy
.load('en_core_web_lg', disable = [
浏览 0
提问于2018-09-20
得票数 8
1
回答
使用
Pandas dataframe进行空间依赖分析
、
、
、
、
我想
使用
Spacy
的
依存关系
解析器
在
我
的
pandas数据框架上提取名词-形容词对,用于基于方面的情感分析。我
在
来自Kaggle
的
亚马逊优质食品评论数据集
上
尝试了这段代码:Named Entity Recognition in aspect-opinion extraction using dependencyrule matching 然而,我将我
的
熊猫数据帧提供给
spacy
的
方式
浏览 5
提问于2021-04-19
得票数 0
回答已采纳
1
回答
空间中
的
自定义分割和覆盖分割规则
、
、
、
我想将一个大语料
库
(.txt)分割成句子,其中包含一个自定义规则,即
使用
Spacy
3.1
的
{SENT}。我
的
主要问题是,我想“禁用”
使用
spacy
的
预处理空间模型(即en_core_web_lg )中
的
分段,但保留所有其他组件(标记化、语法
解析器
、
ner
等)。我一直
在
使用
大型模型(我看到,根据所
使用
的
模型,分段可能会有不同<em
浏览 11
提问于2022-04-13
得票数 2
2
回答
是否有可能通过自定义命名实体来改进
spaCy
的
相似性
结果
?
、
、
我发现
spaCy
的
相似性可以很好地用"en_core_web_lg“来比较我
的
文档。我想加强一些领域
的
关系,并认为向模型中添加自定义
NER
标签会有帮助,但我
在
模型前后
的
结果
没有
显示出任何改进,尽管我已经能够创建一组自定义实体。现在我在想,我
的
理论是完全错误
的
,还是我错过了什么东西? 如果我错了,什么是改善
结果
的
最佳方法?似乎某种自定义
的
浏览 5
提问于2020-05-29
得票数 1
回答已采纳
1
回答
基于现有模型
的
spaCy
v3训练器或在现有模型中添加自定义训练器
、
、
、
在
spaCy
< 3.0中,我能够
在
经过训练
的
en_core_web_sm模型中训练
NER
组件具体来说,我需要标记器和en_core_web_sm模型
的
解析器
。
spaCy
的<
浏览 0
提问于2021-02-07
得票数 5
1
回答
如何修复:[reduce()最多接受5个参数(给定6个)]
在
分块时出现此错误?
、
、
我正在开发NLP中
的
简历
解析器
应用程序。因此,我需要将其中
的
数据分块。我
使用
的
是
Spacy
模块。为此,
在
执行上面的代码后,我尝试实例化导入en_core_web_sm nlp = en_core_web_sm.load(),它
给出
了类似于"reduce()最多接受5个参数(给定6个)“
的
错误。
浏览 0
提问于2019-03-28
得票数 0
4
回答
从文本中提取国籍和国家
、
、
、
我想
使用
nltk从文本中提取所有提到
的
国家和国籍,我
使用
了POS标签来提取所有GPE标记
的
令牌,但
结果
并不令人满意。u' '.join([i[0] for i in ne.leaves()])) places.append("N/A")['Thyroid', 'Australian',
浏览 5
提问于2016-06-18
得票数 12
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