自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。
大数据文摘作品 编译：糖竹子、吴双、钱天培 自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。 在这篇文章中，你将学习到最常见的10个NLP任务，以及相关资源和代码。 为什么要写这篇文章？ 对于处理NLP问题，我也研究了一段时日。这期间我需要翻阅大量资料，通过研究报告，博客和同类NLP问题的赛事内容学习该领域的最新发展成果，并应对NLP处理时遇到的各类状
命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。简单来说，NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面，NER 有其自身的重要性。
【新智元导读】自然语言处理是AI的一个子领域，从人们日常沟通所用的非结构化文本信息中提取结构化数据，以便计算机理解。本文用通俗易懂的语言深入浅出的介绍了自然语言处理，并用Python实现了几个非常有趣的实例。
【导读】我们从日常每天都会用到的推荐系统到现在研究火热的开放性聊天、对话机器人，越来越多的产品与应用的背后都需要自然语言处理（NLP）和知识图谱的技术。也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？接下来让我们跟着作者 Adam Geitgey ，和他一起体会自然语言处理技术里那些有意思的事情。
NLP技术最有用的应用之一是从非结构化文本（合同、财务文档、医疗记录等）中提取信息，这使得自动数据查询能够有用武之地。
计算机非常擅长使用结构化数据，例如电子表格和数据库表。但是我们人类通常用文字交流，而不是使用电子表格来交流。这对计算机来说不是一件好事。
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词（实体），主要包括人名、地名、机构名、专有名词等等,并把我们需要识别的词在文本序列中标注出来。
SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向，例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。
命名实体识别（NER）是信息提取的第一步，旨在在文本中查找和分类命名实体转换为预定义的分类，例如人员名称，组织，地点，时间，数量，货币价值，百分比等。NER用于自然语言处理（NLP）的许多领域，它可以帮助回答许多现实问题，例如：
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
针对梯度提升树模型对文本特征进行特征工程，我们需要充分挖掘Label编码丢失的信息，例如上面的名字特征，内部存在非常强的规律，Mr等信息，这些信息反映了性别相关的信息，如果直接进行Label编码就会丢失此类信息，所以我们可以通过文本技巧对其进行挖掘。在本文中，我们对现在常用的文本特征进行汇总。在上篇中介绍过的此处不在赘述。
作者 | Nicola Melluso 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
自然语言处理(NLP)正在兴起。计算语言学和人工智能正在加入它们的力量，促进突破性发现。虽然研究集中在显著提高NLP技术上，但企业正在把这项技术视为一项战略资产。这种由NLP引导的突破性创新的主要作用是大量可用的文本数据。谈到数字化时，尤其是对于企业来说，重要的是要记住文档是知识的主要来源。
作者：伏草惟存 来源：http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.html 1 Python 的几个自然语言处理工具 NLTK:NLTK 在用 Python 处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了 WordNet 这种方便处理词汇资源的借口，还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。 Pattern:Pattern 的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-Speech Tagger)，N元搜索(n-gram search)，情感分析(senti
在本文中，我将使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。
当我还是一名大学生的时候，我很好奇自动提取简历信息是如何工作的。我将准备各种格式的简历，并上传到招聘网站，以测试背后的算法是如何工作的。我想自己尝试建一个。因此，在最近几周的空闲时间里，我决定构建一个简历解析器。
本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中的相关库进行自然语言处理(有时称为“文本分析”)。以及一些目前最新的相关应用。
spaCy是最流行的开源NLP开发包之一，它有极快的处理速度，并且预置了词性标注、句法依存分析、命名实体识别等多个自然语言处理的必备模型，因此受到社区的热烈欢迎。中文版预训练模型包括词性标注、依存分析和命名实体识别，由汇智网提供
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中备受关注的研究领域之一，它旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。从智能助手到情感分析，NLP技术已经在各种领域中取得了巨大的成功。本文将带您深入探讨NLP的核心原理、常见任务以及如何使用Python和NLP库来实现这些任务。我们将从基础开始，逐步深入，帮助您了解NLP的奥秘。
幸运的是，有 Python 模块可以让您轻松地与 PDF 和 Word 文档进行交互。本章将介绍两个这样的模块：PyPDF2 和 Python-Docx。
Orientation：orientation属性用来设置文档打印格式是“Portrait”还是“Landscape”。 Landscape为横式打印，Portrait为纵向打印
以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc，Token和Span对象。他们没有直接实例化，所以创建一个有用的子类将涉及很多该死的抽象（想想FactoryFactoryConfigurationFactory类）。继承无法令人满意，因为它没有提供自定义组合的方法。我们希望让人们开发spaCy的扩展，并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集，那就没办法实现它了。为了解决这个问题，我们引入了一个新的动态字段（dynamic field），允许在运行时添加新的特性，属性和
今天咱们介绍一个pdf转word的免费小工具，满足这么一个不常见但是偶尔会出来烦人的需求！
如果你已经处理过文本数据并应用过一些机器学习算法，那么你肯定了解「NLP 管道」是多么复杂。
导读：本文的目标是介绍一些Python库，帮助你从类似于PDF和Word DOCX 这样的二进制文件中提取数据。我们也将了解和学习如何从网络信息源（web feeds）（如RSS）中获取数据，以及利用一个库帮助解析HTML文本并从文档中提取原始文本。
NLTK、SpaCy与Hugging Face库作为Python自然语言处理（NLP）领域的三大主流工具，其理解和应用能力是面试官评价候选者NLP技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python NLP面试中与NLTK、SpaCy、Hugging Face库相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
Hello，上个周末没能搞事情，被一个代码需求给绊住了：朋友在平时工作中会经常重复性地打开不同PDF文件，选取其中特定的几组信息复制粘贴到不同的Word文档中，完成一份PDF文件平均耗时15分钟，想试试Python代码能否帮忙。
PDF文档格式转换是高频且刚需的办公需求，虽然很简单，但其实绝大部分人找不到合适的工具。
还不知道PDF怎么转Word吗，本文将提供完整的PDF转Word方案，包括离线、在线或者SDK API等各种方式，总有一款满足您的需求。
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团-大安全-机器智能 来自蚂蚁集团 - 大安全 - 机器智能和上海交通大学的研究者提出了一种多模态文档理解新模型 XYLayoutLM。 近年来，多模态文档理解在各类场景得到了广泛的应用。它要求我们结合图像，文本和布局信息对扫描件或者 pdf 文件进行理解。在常见的表单理解的任务中，多模态数据如图 1 所示。 图 1：多模态文档理解数据示例（来自 XFUN 数据集） 除此之外，多模态的模型还被应用于文档自动处理，文本关系提取和网页分类定性等等一系列应用。然而，需要强调的是，这个问
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
不论是数据分析还是机器学习，乃至于高大上的AI，数据源的获取是所有过程的入口。 数据源的存在形式多为数据库或者文件，如果把数据看做一种特殊格式的文件的话，即所有数据源都是文件。获得数据，就是读取文件的操作，文件有各种各样的格式即数据的组织形式，如何方便快捷地获取文件中的内容呢？
PDF 转Word 是一个非常非常普遍的需求，可谓人人忌危，为什么如此普遍的需求，却如此难行呢，还得看为什么会有这样的一个需求：
大家好，接下来我们来学习如何使用python 实现自动化办公，而不需要我们人工，或者说尽量减少我们人工的参与。
在这篇文章中，我将展示如何使用经过优化的、基于转换器的命名实体识别（NER）以及 spaCy 的关系提取模型，基于职位描述创建一个知识图谱。这里介绍的方法可以应用于其他任何领域，如生物医学、金融、医疗保健等。
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，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。
本文教你用简单易学的工业级Python自然语言处理软件包Spacy，对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画，以及词嵌入向量的计算和可视化。
它发表于2018年末，自那之后的一年，NLP和NLU(自然语言理解)领域有了较大的发展。
上一期我们讲解了使用 Python 读取文档编码的相关问题，本期我们讲解使用 Python 处理 CSV、PDF、Word 文档相关内容。
它几乎最全的中文 NLP 资源库，很多包非常有趣，也很实用，可以完全满足大家的收藏癖，如果有帮助，也请分享给你的朋友们。
Prodigy是一种非常高效的机器教学工具，数据科学家可以在无需外部注释的情况下，为新功能创建端到端原型，并且可以顺利地进行生产。无论你是在进行实体识别、意图检测还是图像分类，Prodigy都可以帮助你更快地训练和评估你的模型。 注释通常是项目停滞的部分。有了Prodigy，你可以在吃早餐的时候生成一个想法，并在午餐之前就能为你的想法得到结果。一旦模型得到了训练，你就可以将其导出为一个版本化的Python包，从而使系统更容易地投入生产。 1. 打开并快速运行。你可以直接开箱使用Prodigy——你所需要的就
在AI盛行的当下，基于文档的本地知识库智能问答系统已经成为当下最受AI从业者欢迎的落地方式。本文旨在收集整理当下AI应用中使用较多的处理pdf的库和开源项目，喜欢的请点赞、收藏。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
讲在前面，chatgpt出来的时候就想过将其利用在信息抽取方面，后续也发现了不少基于这种大语言模型的信息抽取的论文，比如之前收集过的：
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器，用于标签的卷积神经网络模型，解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护，虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信，如果公开分享，会让帮助更有价值，可以让更多人从中受益。（Github官方地址：
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