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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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。
fastHan 是基于 fastNLP 与 PyTorch 实现的中文自然语言处理工具，像 spacy 一样调用方便。其内核为基于 BERT 的联合模型，其在 13 个语料库中进行训练，可处理中文分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别四项任务。
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。
【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。
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。
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。
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
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：
【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。
图1. 展示了未微调的BERT(bert-large-cased)无监督NER标记的句子样本
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。
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。
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。
了解知识图谱的基本概念，也做过一些demo的实践，毕竟是做问答方向的，所以就比较关注基于知识图谱的问答。其实构建知识图谱的核心在于命名实体识别和关系抽取，围绕这两个方面也有很多细致的工作，比如如何解决实体的歧义，进行实体消歧；如何进行多关系的抽取等。从最近各大公司举行的比赛，我们也可以看出来，今年的主要工作就在这上面，这也是技术落地的一个重要标志。最近也在捣鼓BERT，想着就将基于KB的QA流程撸一遍，于是就有了这个demo。
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
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
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
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：
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
来源：PaperWeekly 本文约5000字，建议阅读8分钟 这篇文章是由笔者根据自然语言顶级会议收录有关于因果推断的文献整理而成，内容包括论文的基本信息以及阅读笔记。 他山之石 1. Papers about Causal Inference and Language https://github.com/causaltext/causal-text-papers 2. Causality for NLP Reading List https://github.com/zhijing-jin/Causa
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
fastNLP是一款轻量级的自然语言处理（NLP）工具包，目标是快速实现NLP任务以及构建复杂模型。
本周我们给大家整理了机器学习和竞赛相关的NLP库，方便大家进行使用，建议收藏本文。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 众所周知，BERT在预训练时会对某些单词进行拆分 （术语叫做“WordPiece”）。 比如把“loved”、“loving”和“loves”拆分成“lov”、“ed”、“ing”和”es”。 目的是缩减词表、加快训练速度，但这样一来，在某些时候反而会阻碍模型的理解能力。 比如把”lossless”分成”loss”和”less”的时候。 现在，来自哈工大和腾讯AI Lab的研究人员，尝试利用不做单词拆分的词汇表开发了一个BERT风格的预训练模型——Wor
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 肖之仪 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 因果推理、对话系统 来自 | PaperWeekly 这篇文章是由笔者根据自然语言顶级会议收录有关于因果推断的文献整理而成，内容包括论文的基本信息以及阅读笔记。 他山之石 1. Papers about Causal Inference and Language https://github.com/causaltext/causal-text-papers 2. Causality for NLP Read
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。
选自GitHub 机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 本文介绍了一个构建端到端对话系统和训练聊天机器人的开源项目 DeepPavlov，该开源库的构建基于 TensorFlow 和 Keras，并旨在推动 NLP 和对话系统的研究，提升复杂对话系统的实现和评估效果。机器之心简要介绍了该项目和基本技术，希望实现对话机器人的读者可进一步阅读原项目。 项目地址：https://github.com/deepmipt/DeepPavlov 这是一个开源的对话 AI 库，建立在 TensorFlow 和 Keras 上
大数据时代，信息爆炸性增长，直接导致了信息过载。那么在无用的信息之中找到有用的信息，就少不了智能的信息理技术帮忙。比如，作为人工智能领域处理大规模文本数据的核心技术的自然语言处理（NLP），它在信息检索、智能问答、智能推荐等众多领域扮演着重要的角色，实体链指（Entity Linking，EL）则是其中最热门的研究课题之一。本次百度举办的“千言数据集：面向中文短文本的实体链指任务”，数据来源于真实的搜索 query、微博、对话内容、文章/视频/图片的标题等，旨在将实体链指技术实践于更多的现实场景。
文摘菌记得小时候看《哈利·波特》小说的时候，最难记住的就是那些音译的名字，又长又多，最后只能关注那几个主要人物，跟着主要剧情一路过去，当个爽文看完了。
spaCy 是具有工业级强度的 Python NLP 工具包，被称为最快的工业级自然语言处理工具。它支持多种自然语言处理的基本功能，主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等。
个人主页：天寒雨落的博客_CSDN博客-C,CSDN竞赛,python领域博主 💬 刷题网站：一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注：该博主将长期更新c语言内容，初学c语言的友友们，订阅我的《初学者入门C语言》专栏，关注博主不迷路！ 目录 一、数据类型 1.说明 2.概念模型 1.实体 2.属性 3.码 4.实体型 5.实体集 6.联系 2.数据模型 1.数据结构 2.数据操作 3.数据的完整性 2.常用的数据模型 1.层次模型 2
本文的动机是大型语言模型在各种任务中取得了较大的进步，但它们往往难以完成复杂的推理，并且在知识可追溯性、及时性和准确性等至关重要的情况下表现出较差的性能。
命名实体识别NER是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译、面向Semantic Web的元数据标注等应用领域的重要基础工具，在自然语言处理技术走向实用化的过程中占有重要的地位。
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。
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Named entity recognition, NER）、词性标注（Part of speech tagging
本文介绍了数据库系统概念中的E-R模型和关系模型，以及如何进行转换。E-R模型使用实体、属性和关系表示实体之间的联系，而关系模型则将实体和属性转换为关系。在将E-R模型转换为关系模型时，需要考虑映射基数、参与约束以及属性的分类等因素。
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。
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