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HanLP-地名识别调试方法
hanlp收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。 下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 封面.jpg 类型1 数字+地名 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案...
Hanlp-地名识别调试方法详解
hanlp收词特别是实体比较多，因此特别容易造成误识别。 下边举几个地名误识别的例子，需要指出的是，后边的机构名识别也以地名识别为基础，因此，如果地名识别不准确，也会导致机构名识别不准确。 封面.jpg类型1 数字+地名 暗访哈尔滨网约车：下10单来7辆“黑车” 1辆套牌 房天下每日成交5月12日海宁商品房销售备案43...
自然语言处理工具HanLP-基于层叠HMM地名识别
只有jieba识别出的人名准确率极低，基本为地名或复杂地名组成部分或复杂机构名组成部分。 举例如下： 战乱的阿富汗地区，qiang zhi可随意买卖，ak47价格约500人民币“阿富汗”被识别为人名。 安庆到桂林自驾游如何规划？ “桂林”被识别为人名。2018天津市和平分局招聘社区戒毒、社区康复工作人员成绩查询入口“康复...
NLP命名实体识别开源实战教程 | 深度应用
实际应用中，ner模型通常只要识别出人名、地名、组织机构名、日期时间即可，一些系统还会给出专有名词结果（比如缩写、会议名、产品名等）。 货币、百分比...根据上文，能够发现，如果没有crf层，即我们用下图所示训练bilstm命名实体识别模型：? 因为bilstm针对每个单词的输出是标签得分，对于每个单词...
一次不算愉悦的爬虫与可视化之旅
这里的省份名不能直接使用，pyecharts能够识别的地名是：北京，上海，内蒙古等形式的，不能带有后面的省，市等字，上面的数据直接绘制是没有效果的（中国台湾是有结果的，因为它没有“省”这个字）。 数据处理的代码如下：? 图形绘制我们的目标是一个中国地图的样式，所以需要用到pyecharts的map图形，下面是map的...
独家 | 一文读懂自然语言处理NLP（附学习资料）
已有的工作涉及了四种常见的专有名词：中国人名的识别、外国译名的识别、中国地名的识别及机构名的识别。 从各家报告的实验结果来看，外国译名的识别效果...命名实体识别是一项极具实用价值的技术，目前中英文上通用命名实 体识别（人名、地名、机构名）的f1值都能达到 90%以上。 命名实体识别的主要难点在于...
自然语言处理中的分词问题总结
地名可以分为典型地名和非典型地名，典型地名如国、省、市、县、乡、村等； 非典型地名还包括路、居委会、大厦商场、门牌单元、图书馆、门面等...在 bosen 系统的演示中，对公司名识别准确率非常高，例如：“明略数据、明略软件”这种公司简称也能识别出来，即使没有上下文也能识别。 这应该跟其后台的...
腾讯云知识图谱应用实践
topbase团队实体识别算法获得2017年知识图谱顶级赛 事kbp中edl任务冠军，实体识别平 均准确率高达88%，其中人名识别准 确率为93%，地名识别准确率为88%...知识图谱的价值我们为什么要使用知识图谱，他会带来怎么样的价值意义，看下面的几幅图片? 知识获取、表示和推理的能力是人类心智区别于其它物种心智的重要...
『深度应用』NLP命名实体识别(NER)开源实战教程
实际应用中，ner模型通常只要识别出人名、地名、组织机构名、日期时间即可，一些系统还会给出专有名词结果（比如缩写、会议名、产品名等）。 货币、百分比...根据上文，能够发现，如果没有crf层，即我们用下图所示训练bilstm命名实体识别模型：? 因为bilstm针对每个单词的输出是标签得分，对于每个单词...
1.5 地图与散点图
（如果你有用过excel2016，地图功能在新版的excel里也得到了非常的大的集成强化），这使我们很容易的对地域字段识别分析。 我们现在就来看怎样去绘制一张地图。 ? 在我们的咖啡数据例子中，城市列的数据由不同的城市名字构成，北京、南京、天津..... ?制作地图过程非常的简单，两步搞定！ 1)先让电脑识别城市名为地名...
《自然语言处理实战入门》 ---- 第4课 ：中文分词原理及相关组件简介 之 汉语分词领域主要分词算法、组件、服务(上)...
(2) 在粗分结果集上，釆用底层隐马尔可夫模型识别出普通无嵌套的人名、地 名，并依次采取高层隐马尔可夫模型识别出嵌套了人名、地名的复杂地名和机 构名...我们做工程的过程中如果使用了对应的开源组件，那么还是需要遵守对应的开源协议，下图是阮一峰老师给出的如何选择开源协议参考图? 这张图简单明了，如果非...
史上最强NLP知识集合：知识结构、发展历程、导师名单
词性标注类问题(现在一般用rnn+crf)中文分词(发展过程，经典算法，了解开源工具jieba分词)中文人名，地名识别8)crf++2.5 命名实体识别，词性标注...报道《自然语言处理技术发展史十大里程碑》《语言处理nlp知识结构》《自然语言处理nlp国内研究方向机构导师》总共超过20000字，量子位建议先码再看...
自然语言处理工具python调用hanlp中文实体识别
另，查看hanlp关于实体识别的文档http:hanlp.linrunsoft.comdoc.html里面介绍说中文人名标注为“nr”，地名标注为“ns”，机构名标注为“nt”，所以使用用法参考链接里的nlptokenizer.segment就可以标注出中文句子中的人名，地名和机构名。 比较使用jieba进行词性标注时，也可以标注出中文句子中的人名，地名和机构名...
一周AI看点 | 北航设立全国首个人工智能专业，前IBM沃森首席科学家任京东副总裁
【英伟达推出tensorrt 3人工智能推理软件】tensorrt3与英伟达gpu的结合能够基于所有的框架、为诸如图像和语音识别、自然语言处理、视觉搜索和个性化建议等...十几元到上百元不等，可自动生成人名、地名等。 有作家使用写作软件中素材被指抄袭。 律师认为，写作软件生成的内容并非真作品，如果接触了原作品，并超越...
转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow训练序列标注模型
命名实体识别（named entity recognition，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...对序列标注任务，只需要考虑 x 和 y 都是一个序列，于是可以形成一个如图 4 所示的简单链式结构图。 在图中，输入序列 x 的元素之间并不存在图结构，因为...
用深度学习解决nlp中的命名实体识别(ner)问题(深度学习入门项目)
bidirectional lstm-crf models for sequencetagging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，在文本情感分析，意图识别等领域...
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五一干货资料整理，在学习上的劳动才是最好的劳动！ （包括：ML、DL、RL、Paper、NLP、CV、KG等）
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