OpenNLP命名实体识别器(NER)不识别货币

OpenNLP命名实体识别器(NER)是一种自然语言处理工具，用于识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名等。然而，OpenNLP NER在默认配置下不会识别货币。

货币识别是一个特殊的命名实体识别任务，需要针对货币名称和符号进行专门的训练和配置。由于OpenNLP NER的默认模型不包含货币识别的能力，因此无法直接识别货币。

要实现货币识别，可以考虑以下方法：

1. 自定义训练模型：使用OpenNLP提供的训练工具，收集包含货币实体的标注数据，并进行模型训练。这样可以根据特定的需求和语料库来训练一个能够识别货币的NER模型。
2. 使用其他NLP工具：如果OpenNLP无法满足货币识别的需求，可以考虑使用其他NLP工具，如Stanford NER、Spacy等。这些工具通常提供更丰富的预训练模型和更灵活的配置选项，可以更容易地实现货币识别。
3. 结合规则和正则表达式：对于特定的货币识别需求，可以结合规则和正则表达式来实现简单的货币识别。通过定义匹配货币名称和符号的规则，可以在文本中进行模式匹配，从而识别出货币实体。

总结起来，OpenNLP命名实体识别器(NER)默认情况下不识别货币。要实现货币识别，可以考虑自定义训练模型、使用其他NLP工具或结合规则和正则表达式的方法。具体选择方法取决于实际需求和可行性。