實(shí)體識(shí)別，不同的實(shí)體是根據(jù)什么來區(qū)分的

來源：整理時(shí)間：2025-02-17 16:34:34 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，不同的實(shí)體是根據(jù)什么來區(qū)分的
2，訓(xùn)練語料標(biāo)注完成不就完成了實(shí)體識(shí)別為什么還要再訓(xùn)練CRF模型進(jìn)
3，這個(gè)移動(dòng)云命名實(shí)體識(shí)別可以用在服務(wù)行業(yè)吧能迅速有效反饋么
4，簡單零件實(shí)體的識(shí)別就是讓計(jì)算機(jī)判別軸類套類等典型零件是檢
5，python 或c 中文命名實(shí)體識(shí)別開源工具有哪些
6，命名實(shí)體識(shí)別的難點(diǎn)

1，不同的實(shí)體是根據(jù)什么來區(qū)分的

在數(shù)據(jù)庫中,區(qū)分不同實(shí)體的依據(jù)是屬性

實(shí)體也就是類似現(xiàn)實(shí)的對(duì)象一般一個(gè)實(shí)體就一張表啊區(qū)分什么?表和表要區(qū)分嗎?沒有吧

不同的實(shí)體是根據(jù)什么來區(qū)分的

2，訓(xùn)練語料標(biāo)注完成不就完成了實(shí)體識(shí)別為什么還要再訓(xùn)練CRF模型進(jìn)

訓(xùn)練模型是為了學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)集中的規(guī)律你標(biāo)注的語料就是正確答案模型根據(jù)答案學(xué)習(xí)就是訓(xùn)練模型訓(xùn)練完之后就可以預(yù)測(cè)了

支持一下感覺挺不錯(cuò)的

訓(xùn)練語料標(biāo)注完成不就完成了實(shí)體識(shí)別為什么還要再訓(xùn)練CRF模型進(jìn)

3，這個(gè)移動(dòng)云命名實(shí)體識(shí)別可以用在服務(wù)行業(yè)吧能迅速有效反饋么

可以用在服務(wù)行業(yè)，并且能迅速有效反饋。命名實(shí)體識(shí)別的優(yōu)勢(shì)有：海量數(shù)據(jù)建模，基于海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別算法建模，模型精度及適配性高。精準(zhǔn)高效，多種算法模型集成學(xué)習(xí)，可在短時(shí)間內(nèi)分析處理海量文本，理解深層次文本語義信息，為用戶提供精準(zhǔn)的文本命名實(shí)體識(shí)別服務(wù)。簡單易用標(biāo)準(zhǔn)化接口封裝，簡單易用，大大降低開發(fā)人力成本。服務(wù)穩(wěn)定，依托移動(dòng)云強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，提供高質(zhì)量的自然語言處理服務(wù)。

這個(gè)移動(dòng)云命名實(shí)體識(shí)別可以用在服務(wù)行業(yè)吧能迅速有效反饋么

4，簡單零件實(shí)體的識(shí)別就是讓計(jì)算機(jī)判別軸類套類等典型零件是檢

由計(jì)算機(jī)來識(shí)別零件特征，必須有數(shù)據(jù)參數(shù)，但迄今為止，還沒有這方面的具體參數(shù)可供參考，以下是我多年設(shè)計(jì)工作后的一點(diǎn)經(jīng)驗(yàn)，僅供參考：一、軸類零件：長度大于直徑時(shí)，為軸類零件二、盤類零件：長度小于直徑，如像藥片樣的零件，如：【齒輪】（齒輪軸除外）、【飛輪】等三、套類零件：形如管狀的零件（包括一端不通的深盲孔管狀零件） 1、通管（如水管狀的零件）：長度大于外徑時(shí)，稱之為【套】，如：【軸套】、【銅套】長度小于外徑時(shí)，稱之為【環(huán)】、【圈】，如：【膨脹環(huán)】、【擋圈】、【鏡片壓圈】等 2、不通孔管狀零件（如鋼筆套一樣的零件）長度大于外徑時(shí)，稱之為【套】，如：【墨水膽外套】長度小于外徑時(shí)，稱之為【盤】、【蓋】、【帽】，如：【彈簧承盤】、【軸承端蓋】、【螺紋保護(hù)帽】

5，python 或c 中文命名實(shí)體識(shí)別開源工具有哪些

一、NLTK進(jìn)行分詞用到的函數(shù)：nltk.sent_tokenize(text) #對(duì)文本按照句子進(jìn)行分割nltk.word_tokenize(sent) #對(duì)句子進(jìn)行分詞二、NLTK進(jìn)行詞性標(biāo)注用到的函數(shù)：nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分詞后的結(jié)果，同樣是句子級(jí)的標(biāo)注三、NLTK進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別（NER）用到的函數(shù)：nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子詞性標(biāo)注后的結(jié)果，同樣是句子級(jí)上例中，有兩個(gè)命名實(shí)體，一個(gè)是Xi,這個(gè)應(yīng)該是PER，被錯(cuò)誤識(shí)別為GPE了；另一個(gè)事China，被正確識(shí)別為GPE。四、句法分析nltk沒有好的parser，推薦使用stanfordparser但是nltk有很好的樹類，該類用list實(shí)現(xiàn)可以利用stanfordparser的輸出構(gòu)建一棵python的句法樹

你好！“命名實(shí)體”是named entity嗎？如有疑問，請(qǐng)追問。

6，命名實(shí)體識(shí)別的難點(diǎn)

（1）漢語文本沒有類似英文文本中空格之類的顯式標(biāo)示詞的邊界標(biāo)示符，命名實(shí)體識(shí)別的第一步就是確定詞的邊界，即分詞；（2）漢語分詞和命名實(shí)體識(shí)別互相影響；（3）除了英語中定義的實(shí)體，外國人名譯名和地名譯名是存在于漢語中的兩類特殊實(shí)體類型；（4）現(xiàn)代漢語文本，尤其是網(wǎng)絡(luò)漢語文本，常出現(xiàn)中英文交替使用，這時(shí)漢語命名實(shí)體識(shí)別的任務(wù)還包括識(shí)別其中的英文命名實(shí)體；（5）不同的命名實(shí)體具有不同的內(nèi)部特征，不可能用一個(gè)統(tǒng)一的模型來刻畫所有的實(shí)體內(nèi)部特征。

一、nltk進(jìn)行分詞用到的函數(shù)：nltk.sent_tokenize(text) #對(duì)文本按照句子進(jìn)行分割nltk.word_tokenize(sent) #對(duì)句子進(jìn)行分詞二、nltk進(jìn)行詞性標(biāo)注用到的函數(shù)：nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分詞后的結(jié)果，同樣是句子級(jí)的標(biāo)注三、nltk進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別（ner）用到的函數(shù)：nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子詞性標(biāo)注后的結(jié)果，同樣是句子級(jí)上例中，有兩個(gè)命名實(shí)體，一個(gè)是xi,這個(gè)應(yīng)該是per，被錯(cuò)誤識(shí)別為gpe了；另一個(gè)事china，被正確識(shí)別為gpe。四、句法分析nltk沒有好的parser，推薦使用stanfordparser但是nltk有很好的樹類，該類用list實(shí)現(xiàn)可以利用stanfordparser的輸出構(gòu)建一棵python的句法樹