Rumah > Artikel > Peranti teknologi > Masalah pengecaman entiti dinamakan dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi
Masalah pengecaman entiti bernama dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi memerlukan contoh kod khusus
Pengenalan:
Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), Pengecaman Entiti Dinamakan (NER) adalah tugas teras . Ia bertujuan untuk mengenal pasti kategori khusus entiti yang dinamakan daripada teks, seperti nama orang, nama tempat, nama organisasi, dsb. Teknologi NER digunakan secara meluas dalam pengekstrakan maklumat, sistem menjawab soalan, terjemahan mesin dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan latar belakang dan prinsip NER, dan memberikan contoh kod mudah yang dilaksanakan dalam Python.
1. Latar belakang dan prinsip NER ialah tugas penting dalam pemprosesan bahasa semula jadi Ia boleh membantu komputer memahami maklumat entiti dalam teks, dengan itu melakukan analisis semantik dan pengekstrakan maklumat dengan lebih baik. NER terutamanya merangkumi tiga langkah berikut:
Berikut ialah contoh kod ringkas menggunakan pustaka Python dan NLTK untuk melaksanakan NER:
import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.tag import pos_tag from nltk.chunk import ne_chunk def ner(text): # 分词 tokens = word_tokenize(text) # 词性标注 tagged = pos_tag(tokens) # 命名实体识别 entities = ne_chunk(tagged) return entities text = "Barack Obama was born in Hawaii." result = ner(text) print(result)Penerangan kod:
Artikel ini memperkenalkan kepentingan dan prinsip pengecaman entiti bernama (NER) dalam pemprosesan bahasa semula jadi, dan memberikan contoh kod ringkas yang dilaksanakan dalam Python. Sudah tentu, terdapat banyak aplikasi teknologi NER, termasuk penyahduplikasian entiti, pengekstrakan perhubungan entiti yang dinamakan, dsb. Pembaca yang berminat boleh terus mempelajari dan meneroka pengetahuan berkaitan secara mendalam.
Atas ialah kandungan terperinci Masalah pengecaman entiti dinamakan dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!