首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无监督命名实体识别(NER),带有用于Java中交联建议的自定义控制词汇表

无监督命名实体识别(NER)是一种自然语言处理技术,用于识别文本数据中的实体,如人名、地名、组织名等。这种技术通常不依赖于标注数据,而是通过机器学习算法自动识别文本中的实体。

在Java中,可以使用Stanford NER库来识别实体。该库提供了一个自定义控制词汇表,你可以通过添加自定义的词汇表来扩展实体识别的范围。

例如,你可以使用以下代码来识别实体:

代码语言:java
复制
import edu.stanford.nlp.ie.NERClassifier;
import edu.stanford.nlp.ie.NERNameFinder;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreAnnotations;
import edu.stanford.nlp.ling.CoreLabel;
import edu.stanford.nlp.pipeline.Annotation;
import edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP;
import edu.stanford.nlp.util.CoreMap;

import java.util.List;

public class NERExample {
    public static void main(String[] args) {
        String text = "John Smith is a software engineer. He works for Google.";
        List<CoreMap> sentences = ner.nameFinder.find(text);
        for (CoreMap sentence : sentences) {
            for (CoreLabel token : sentence.get(CoreAnnotations.TokensAnnotation.class)) {
                String word = token.get(CoreAnnotations.TextAnnotation.class);
                String classifiedWord = token.get(new edu.stanford.nlp.ie.NERClassifier.ClassLabel(word));
                System.out.println("Word: " + word + " - classifiedWord: " + classifiedWord);
            }
        }
    }
}

这个例子中,我们使用了Stanford NER库来识别文本中的实体。我们首先创建了一个StanfordCoreNLP对象,然后使用ner.nameFinder.find(text)来获取实体。在这个例子中,我们使用了默认的NER分类器,但也可以自定义分类器。

总之,无监督命名实体识别(NER)是一种非常有用的自然语言处理技术,可以自动识别文本数据中的实体。在Java中,可以使用Stanford NER库来实现这一技术,并可以根据需要自定义分类器。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

独家 | ​采用BERT监督NER(附代码)

作者:Ajit Rajasekharan 翻译:陈之炎 校对:王雨桐 本文约8700字,建议阅读10+分钟。 本文介绍了一种监督命名实体识别NER方法。 ? 图1....TL;DR 在自然语言处理,为了在句子识别出感兴趣实体(NER),如人物、地点、组织等, 我们需要对句子进行标记。...随后用这些标记好句子训练模型以用于识别实体,这可以看作一个监督学习任务。 本文描述了一种监督NER方法。...利用这种方法,可以实现在细粒度级别上对大量实体类型进行监督识别,而无须对数据进行标记。...带有MLM headBERT模型输出经过转换之后,可用于对屏蔽词进行预测。这些预测结果也有一个易于区分尾部,这一尾部可用于为术语选择语境敏感标识。 执行监督NER步骤 1.

2.2K20

斯坦福NLP课程 | 第13讲 - 基于上下文表征与NLP预训练模型(ELMo, transformer)

2017) 如果测试时 单词不在你词汇表,但是出现在你使用监督词嵌入,测试时直接使用这个向量 此外,你可以将其视为新单词,并为其分配一个随机向量,将它们添加到你词汇表...得到 hidden states 与 Pre-trained bi-LM (冻结) hidden states 连接起来输入到第二层 bi-LSTM 1.8 命名实体识别 (NER) [...命名实体识别 (NER) ] 一个非常重要NLP子任务:查找和分类文本实体 1.9 CoNLL 2003命名实体识别 (en news testb) [CoNLL 2003命名实体识别 (en news...像 TagLM 一样连接到中间层是典型 可以在生产输出时提供更多表示,例如在问答系统 2.2 ELMo在序列标记器使用 [ELMo在序列标记器使用] 2.3 CoNLL 2003命名实体识别...(en news testb) [CoNLL 2003命名实体识别 (en news testb) ] 2.4 ELMo结果:适用于所有任务 [ELMo结果:适用于所有任务] 2.5 ELMo :层权重

86451
  • OCR 【技术白皮书】第一章:OCR智能文字识别新发展——深度学习文本信息抽取

    ---------------------------------- 1.1.1基于深度学习实体抽取 实体抽取即命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),是指识别文本具有特定意义实体...中文命名实体识别的难点主要存在于: 中文文本没有类似英文文本中空格之类显式标示词边界标示符,命名实体识别的第一步就是确定词边界,即分词。 中文分词和命名实体识别互相影响。...除了英语定义实体,外国人名译名和地名译名是存在于汉语两类特殊实体类型。 现代中文文本,尤其是网络中文文本,常出现中英文交替使用,这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中英文命名实体。...关系抽取将文本结构化信息转化为结构化信息存储在知识库,为之后智能检索和语义分析提供了一定支持和帮助。...此外,由于互联网快速发展,网络文本文字描述更加个性化,许多词语具有不同意义,中文命名实体在不同语境下被赋予了不同意义(如高富帅、黑天鹅等),使得关系类型识别更为困难。

    1.2K40

    BIB | 深度学习生物医学命名实体识别综述

    目的是从大量非结构化医学文本找出基因、疾病、蛋白质等相应医学实体边界,然后再经过标准化映射到受控词汇表,从而方便进行文献挖掘下游任务。...在这篇文章我们按照模型使用数量和结合方式,从基于单一神经网络、基于多任务、基于迁移学习和基于混合模型方法这4个方面对现有的生物医学实体命名识别进行了综述。...旨在帮助不同研究者,从多个方面系统地了解生物医学命名实体识别。此外我们还总结了生物医学命名实体识别常用数据集和其来源,方便研究者快速地获取所需要数据集。...深度学习方法是将文本转换成embedding信息,然后从这些信息中提取有用特征用于生物医学实体识别。...在混合模型,通常使用传统方法预先处理部分数据,然后神经网络模型从预先处理这部分数据中学习相应特征。这种方法能预先处理大量低质量数据,因此被经常用在弱监督监督学习

    82250

    【技术白皮书】第三章:文字表格信息抽取模型介绍——实体抽取方法:NER模型(上)

    《Character-level neural network for biomedical named entity recognition》研究了单词嵌入和字符级表示在识别生物医学命名实体作用。...他们提出了另一种离线训练词汇表示法,可以添加到任何神经系统词汇表示是用120维向量计算每个单词,其中每个元素用实体类型编码单词相似性。...《Nested named entity recognition revisited》提出了对标准基于LSTM序列标记模型修改,以处理嵌套命名实体识别。...他们模型从文本和国际象棋棋盘(9×9方块,40块14种不同类型棋子)获取输入,并预测该游戏特定21个命名实体。...CRF已广泛应用于基于特征监督学习方法。许多基于深度学习NER模型使用CRF层作为标签解码器,例如,在双向LSTM层和CNN层之上。

    1.2K20

    命名实体识别的深度学习综述

    NER技术四个类别:1.基于规则方法2.监督学习3.基于特征监督方法4.基于深度学习自动获得representation方法 本文动机 1.深度学习蓬勃发展。...其中 分别表示命名实体开始位置和结束位置,t表示命名实体类别。...Then ACE提出更复杂评估方法,但不常用。 2.4 Traditional Approaches to NER 传统NER方法主要分为:基于规则方法和监督学习,基于特征监督学习。...2.4.2 监督学习 一个常用监督方法是聚类。关键想法是通过词汇资源,词汇模式和大语料库中计算概率来推断实体类型。介绍一些聚类方法 介绍一些监督系统。...2.4.3 有监督学习 特征被设计用来表示每一个学习用例。机器学习被用于训练一个分类模型。介绍一些特征工程方法。 基于这些特征许多机器学习算法被用于NER

    1.8K30

    EMNLP2022 & 天津大学 | 基于Bert监督边界感知模型BABERT「中文序列标注」

    边界信息是各种中文自然语言处理任务关键,如分词、词性标注和命名实体识别。之前研究往往使用高质量外部词典提供显式边界信息。然而为保证词典质量,往往需要大量的人力。...为此,在本文使用监督统计边界信息,并提出一种将信息直接编码到预训练语言模型架构,从而产生边界感知BERT(BABERT),并将BABERT应用于中文序列标注任务特征归纳。...祝大家周末愉快~ 背景介绍 具有代表性汉语序列标注任务主要有:分词、词性标注和命名实体识别(NER),它们比较倾向于以端到端方式进行字符级别的标注。...一个经过充分研究分词词典可能不适合NER,而新闻NER词典可能也不适合财经NER。这两个缺点主要是由于基于词典增强具有监督特性,因此,本文采用以监督方式提供边界信息。...进一步计算了两个监督指标(PMI、LRE),可以捕获语料库大部分边界信息。

    71520

    命名实体识别 – Named-entity recognition | NER

    什么是命名实体识别命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本具有特定意义实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...简单讲,就是识别自然文本实体指称边界和类别。...半监督学习方法:这一类方法利用标注小数据集(种子数据)自举学习。 监督学习方法:这一类方法利用词汇资源(如WordNet)等进行上下文聚类。...位置、组织、人… 这是来自GMB语料库摘录,用于训练分类器以预测命名实体,例如姓名,位置等。...官网 | GitHub 地址 MALLET 麻省大学开发一个统计自然语言处理开源包,其序列标注工具应用能够实现命名实体识别

    2.6K00

    入门 NLP 前,你必须掌握哪些基础知识?

    命名实体识别 在大多数应用,并不需要执行以上所有的预处理步骤。是否需要进行命名实体识别取决于应用具体业务需求,而词性标注工作则通常由现代工具自动完成,从而改进归一化和分词步骤某些部分。...命名实体识别识别命名实体之前,必须对词(token)进行组块分析(chunk)。组块分析意味着对一组词进行分割和标记。...命名实体是指示特定物体(例如,人、祖师、地点、日期、地缘政治实体名词短语。命名实体识别NER目标是识别文本中提到命名实体。 ?...带有 NER 标签句子 机器学习 正如 Brink 等人定义那样,机器学习(ML)就是利用历史数据模式来对新数据做出决策[1],或者就像谷歌首席决策科学家 Cassie Kozyrkov...在监督学习,我们拥有带有「垃圾邮件/非垃圾邮件」标签训练数据;而在非监督学习,我们则须要基于(标签)电子邮件训练集检测异常邮件。 ?

    1.8K10

    今日 Paper | 3D门控递归融合;双注意力GAN;通用目标检测器;监督域自适应等

    目录 用于语义场景完成3D门控递归融合 用于大姿态人脸正面化双注意力GAN Universal-RCNN:基于可转移图R-CNN通用目标检测器 用于图像深度估计监督域自适应 嵌套命名实体识别的神经分层模型...用于图像深度估计监督域自适应 论文名称:Unsupervised Domain Adaptation for Depth Prediction from Images 作者:Tonioni Alessio...作者还将控制用来计算损失像素值超参数设置成一个可学习变量,进一步提升了模型泛化能力。论文被TPAMI接收,为监督深度估计算法提供了新解决思路。 ? ? ?...本文解决了大多数命名实体识别系统不能有效处理内部嵌套实体问题,如在生物医药领域,嵌套实体出现非常频繁,使用本文提出方法可以在此背景下捕获更细粒度语义信息。 2....本文所提出模型针对自然语言处理命名实体识别问题,能够改善嵌套实体识别的情况,而实体识别是之后如实体对齐,构建知识图谱等问题基础,因而意义很大。 ?

    91441

    探索监督域自适应,释放语言模型力量:基于检索增强情境学习实现知识迁移

    同时在监督域自适应任务,如何充分利用情境学习优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。...模型评估:在目标域测试数据上评估模型性能。通过比较不同方法在命名实体识别NER)和情感分析(SA)等任务上结果,验证DAICL框架有效性。...对于任务学习目标,在源输入上使用平均汇聚(average pooling) 作为情感分析任务预测机制,而在语言模型特征之上使用附加条件随机场(CRF)层进行命名实体识别任务标记级别分类。...DAICL方法有效性,该研究在命名实体识别NER)和情感分析(SA)任务上进行了广泛实验。...该框架通过检索目标域相似示例作为上下文,结合任务损失和领域适应损失进行情境学习,以实现知识迁移。实验采用了多个源域和目标域数据集,包括命名实体识别NER)和情感分析(SA)任务。

    63010

    入门 NLP 项目前,你必须掌握哪些理论知识?

    命名实体识别 在大多数应用,并不需要执行以上所有的预处理步骤。是否需要进行命名实体识别取决于应用具体业务需求,而词性标注工作则通常由现代工具自动完成,从而改进归一化和分词步骤某些部分。...命名实体识别识别命名实体之前,必须对词(token)进行组块分析(chunk)。组块分析意味着对一组词进行分割和标记。...命名实体是指示特定物体(例如,人、祖师、地点、日期、地缘政治实体名词短语。命名实体识别NER目标是识别文本中提到命名实体。...带有 NER 标签句子 机器学习 正如 Brink 等人定义那样,机器学习(ML)就是利用历史数据模式来对新数据做出决策[1],或者就像谷歌首席决策科学家 Cassie Kozyrkov...在监督学习,我们拥有带有「垃圾邮件/非垃圾邮件」标签训练数据;而在非监督学习,我们则须要基于(标签)电子邮件训练集检测异常邮件。

    61020

    【NLP基础】信息抽取(Information Extraction:NER(命名实体识别),关系抽取)

    此信息提取过程(IE)将嵌入文本非结构化信息转换为结构化数据,例如用于填充关系数据库以支持进一步处理。 命名实体识别(NER)任务是找到文本中提到每个命名实体,并标记其类型。...命名实体识别(NER) 信息提取第一步是检测文本实体。一个命名实体,粗略地说,是任何可以用一个专有名称引用东西:一个人、一个位置、一个组织。...文本包含13个提到命名实体,包括5个组织、4个地点、2次、1个人和1个提到钱实体。除了用于提取事件和参与者之间关系之外,命名实体对于许多其他语言处理任务也很有用。...NER逐词特性编码。 ? 名实体识别作为序列标记。分类器在训练和分类时可用特征是在框区域内特征。 一种用于NER神经算法 NER标准神经算法是基于bi-LSTM。...学术界基本上以纯统计序列模型为主,但工业界上处理命名识别的方法还是会更加实际一点,监督学习加上一些规则,最为常用方法就是通过序列,将上一个序列结果作为输入到下一个序列

    11.4K32

    聊聊自然语言处理NLP

    一些NLP任务,如词性标注和实体提取,是针对单个句子。对话式应用程序还需要识别单独句子。为了使这些过程正确工作,必须正确地确定句子边界。...常用框架及算法: n-gram 词嵌入 Glove word2Vec 降维 主成分分析 t-SNE 命名实体识别 识别人和事物过程称为命名实体识别NER)。...实体(诸如人物和地点等)与具有名称类别相关联,而这些名称识别了它们是什么。 NER过程涉及两个任务: 实体检测 实体分类 检测是指在文本中找到实体位置。...文本分类用于多种目的:垃圾邮件检测、著作权归属、情感分析、年龄和性别识别、确定文档主题、语言识别等。...可分为如下几种: 手工方式 监督方法 半监督方法或监督方法 引导方法 远程监督方法 监督方法 参考 《Java自然语言处理(原书第2版)》

    28130

    Python自然语言处理工具小结

    其次我们要准备各个命名实体类别所对应词库,词库被存在文本文档,文档名即是命名实体类别的TypeName,下面两个function分别是载入某类命名实体词库词和载入命名实体类别。...简单示例程序:Stanford POS Tagger : 采用Java编写面向英文、中文、法语、阿拉伯语、德语命名实体识别工具。...最后Eclipse结构如下: Chinese NER:这段说明,很清晰,需要将中文分词结果作为NER输入,然后才能识别NER来。...可以支持用户自定义词典,通过配置IKAnalyzer.cfg.xml文件来实现,可以配置自定义扩展词典和停用词典。词典需要采用UTF-8BOM格式编码,并且每个词语占一行。...models文件夹存放模型文件,主要用于分词、词性标注和命名实体识别以及分词所需词典;文件夹example主要是使用示例代码,可以帮助快速入门和使用;java-docs是API帮助文档;src

    1.3K70

    初学者|一文读懂命名实体识别

    命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本具有特定意义实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...简单讲,就是识别自然文本实体指称边界和类别。...宗成庆老师在统计自然语言处理一书粗略将这些基于机器学习命名实体识别方法划分为以下几类: 有监督学习方法:这一类方法需要利用大规模已标注语料对模型进行参数训练。...半监督学习方法:这一类方法利用标注小数据集(种子数据)自举学习。 监督学习方法:这一类方法利用词汇资源(如WordNet)等进行上下文聚类。..., 'O')] MALLET 麻省大学开发一个统计自然语言处理开源包,其序列标注工具应用能够实现命名实体识别

    1.5K10

    万字长文——这次彻底了解LLM大语言模型

    让我们通过一个实际例子来解释Task-specific Fine-tuning(任务特定微调):假设有一个预训练语言模型以及一个NER命名实体识别)任务,任务是从文本识别出人名、地名、组织名等命名实体...在NER任务,输入是文本序列,输出是相应文本序列每个词对应命名实体标签(如人名、地名、组织名等)4. 微调模型:使用预训练模型,将其权重微调到NER任务上。5....当性能满足要求,就可以将该模型部署到实际应用用于识别文本命名实体。...通过提供任务特定数据集和相应标签,可以使模型学会在文本识别命名实体。...然后,每个任务都有自己输出层,用于执行文本分类或命名实体识别。这使得模型能够更好地理解文本多个信息,并在多个任务之间共享知识。

    5.8K67

    object object_监督命名实体识别

    英语命名实体具有比较明显形式标志,即实体每个词第一个字母要大写,所以实体边界识别相对容易,任务重点是确定实体类别。...汉语命名实体识别的难点主要存在于:(1)汉语文本没有类似英文文本中空格之类显式标示词边界标示符,命名实体识别的第一步就是确定词边界,即分词;(2)汉语分词和命名实体识别互相影响;(3)除了英语定义实体...,外国人名译名和地名译名是存在于汉语两类特殊实体类型;(4)现代汉语文本,尤其是网络汉语文本,常出现中英文交替使用,这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中英文命名实体;(5)不同命名实体具有不同内部特征...近期进行监督命名实体识别实验结果显示,其性能和基线监督方法性能相比具有很大竞争力。 命名实体识别近年来在多媒体索引、半监督监督学习、复杂语言环境和机器翻译等方面取得大量新研究成果。...随着半监督学习和监督学习方法不断被引入到这个领域, 采用未标注语料集等方法将逐步解决语料库不足问题。

    73920

    美团搜索NER技术探索与实践

    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元数据标注等应用领域重要基础工具,在自然语言处理技术走向实用化过程占有重要地位。...背景 命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本具有特定意义实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...现有的新词挖掘技术主要分为监督学习、有监督学习和远程监督学习。...4.2.1 融合搜索日志特征Lattice-LSTM 在O2O垂直搜索领域,大量实体由商家自定义(如商家名、团单名等),实体信息隐藏在供给POI属性,单使用传统语义方式识别效果差。...4.2.2 融合实体词典两阶段NER 我们考虑将领域词典知识融合到模型,提出了两阶段NER识别方法。该方法是将NER任务拆分成实体边界识别实体标签识别两个子任务。

    2.3K21

    NLP在自监督学习和弱监督学习应用:从原理到实践

    本文将深入探讨NLP在自监督学习和弱监督学习应用,通过实例展示它们是如何在文本处理、情感分析、命名实体识别等任务取得显著成果。2....lf_contains_negative_word])weak_labels = applier.apply(df)# 训练情感分析模型model = train_sentiment_model(X_train, weak_labels)3.2 命名实体识别命名实体识别...(NER)任务,弱监督学习可以通过利用监督数据实体信息进行标注。...# 示例代码:弱监督学习在命名实体识别应用from snorkel.labeling import labeling_function@labeling_function()def lf_contains_entity...4.2 案例二:医疗文本实体识别监督学习应用于医疗领域命名实体识别。通过利用医学文献等监督数据,模型在识别疾病、药物等实体方面取得了令人满意性能。5.

    52000
    领券