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實體識別，不同的實體是根據(jù)什么來區(qū)分的

來源：整理 時間：2025-02-17 16:34:34 編輯：智能門戶 手機版

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1，不同的實體是根據(jù)什么來區(qū)分的

在數(shù)據(jù)庫中,區(qū)分不同實體的依據(jù)是屬性
實體也就是類似現(xiàn)實的對象 一般一個實體就一張表啊 區(qū)分什么?表和表要區(qū)分嗎?沒有吧

不同的實體是根據(jù)什么來區(qū)分的

2，訓練語料標注完成不就完成了實體識別為什么還要再訓練CRF模型進

訓練模型是為了學習到數(shù)據(jù)集中的規(guī)律你標注的語料就是正確答案模型根據(jù)答案學習就是訓練模型訓練完之后就可以預測了
支持一下感覺挺不錯的

訓練語料標注完成不就完成了實體識別為什么還要再訓練CRF模型進

3，這個移動云命名實體識別可以用在服務行業(yè)吧能迅速有效反饋么

可以用在服務行業(yè)，并且能迅速有效反饋。命名實體識別的優(yōu)勢有：海量數(shù)據(jù)建模，基于海量文本數(shù)據(jù)進行命名實體識別算法建模，模型精度及適配性高。精準高效，多種算法模型集成學習，可在短時間內(nèi)分析處理海量文本，理解深層次文本語義信息，為用戶提供精準的文本命名實體識別服務。簡單易用標準化接口封裝，簡單易用，大大降低開發(fā)人力成本。服務穩(wěn)定，依托移動云強大的技術實力，提供高質(zhì)量的自然語言處理服務。

這個移動云命名實體識別可以用在服務行業(yè)吧能迅速有效反饋么

4，簡單零件實體的識別就是讓計算機判別軸類套類等典型零件是檢

由計算機來識別零件特征，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，以下是我多年設計工作后的一點經(jīng)驗，僅供參考： 一、軸類零件：長度大于直徑時，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，稱之為【套】，如：【軸套】、【銅套】 長度小于外徑時，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，稱之為【套】，如：【墨水膽外套】 長度小于外徑時，稱之為【盤】、【蓋】、【帽】，如：【彈簧承盤】、【軸承端蓋】、【螺紋保護帽】

5，python 或c 中文命名實體識別開源工具有哪些

一、NLTK進行分詞用到的函數(shù)：nltk.sent_tokenize(text) #對文本按照句子進行分割nltk.word_tokenize(sent) #對句子進行分詞二、NLTK進行詞性標注用到的函數(shù)：nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分詞后的結果，同樣是句子級的標注三、NLTK進行命名實體識別（NER）用到的函數(shù)：nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子詞性標注后的結果，同樣是句子級上例中，有兩個命名實體，一個是Xi,這個應該是PER，被錯誤識別為GPE了； 另一個事China，被正確識別為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實現(xiàn)可以利用stanfordparser的輸出構建一棵python的句法樹
你好！“命名實體”是named entity嗎？如有疑問，請追問。

6，命名實體識別的難點

（1）漢語文本沒有類似英文文本中空格之類的顯式標示詞的邊界標示符，命名實體識別的第一步就是確定詞的邊界，即分詞；（2）漢語分詞和命名實體識別互相影響；（3）除了英語中定義的實體，外國人名譯名和地名譯名是存在于漢語中的兩類特殊實體類型；（4）現(xiàn)代漢語文本，尤其是網(wǎng)絡漢語文本，常出現(xiàn)中英文交替使用，這時漢語命名實體識別的任務還包括識別其中的英文命名實體；（5）不同的命名實體具有不同的內(nèi)部特征，不可能用一個統(tǒng)一的模型來刻畫所有的實體內(nèi)部特征。
一、nltk進行分詞用到的函數(shù)：nltk.sent_tokenize(text) #對文本按照句子進行分割nltk.word_tokenize(sent) #對句子進行分詞二、nltk進行詞性標注用到的函數(shù)：nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分詞后的結果，同樣是句子級的標注三、nltk進行命名實體識別（ner）用到的函數(shù)：nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子詞性標注后的結果，同樣是句子級上例中，有兩個命名實體，一個是xi,這個應該是per，被錯誤識別為gpe了； 另一個事china，被正確識別為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實現(xiàn)可以利用stanfordparser的輸出構建一棵python的句法樹
文章TAG：實體識別不同不同的實體識別

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