如果用Python来抽取的话，一般会用到标准库中的random模块，该模块实现了各种分布的伪随机数生成器，以及和随机数相关的各种实用函数。
- 使用数组、方法、循环等实现人名的随机抽取 ## 前言： 我们今天来写一个随机抽取用户名字的一个小程序， 首先我们思考这个需求他需要的条件，要抽取用户的名 字，就要先有一个容器，来储存用户名字的数据，其次 要有随机的功能实现，因为要随机，所以还要有一个寻 找的功能，挨个寻找的功能需要循环来实现，再想一下 有寻找，找到了还继续往后找嘛？当然肯定不找了，找 到了还继续运行程序，只会浪费内存，这里就要用到break； 中止语句，最后再打印输出。 ###### 1.要有一个储存用因为户数据的一个数据库 因为有些小伙伴刚入们没学过数据库，所以这里就 使用动态数组来代替数据库，实现数据库储存数据，查 找数据，打印数据的功能。 ###### 2.实现随机的功能 这里实现随机的功能可以使用Math方法语句来实现 因为这是JDK里提前定义好的方法，可以直接拿来用， 直接新建new一个新的方法，通过名字.的方式来调用 Math可以随机给出一个数，范围是（0.1-1.0） ###### 3.使用break；语句 使用break；语句可以直接中止此次循环，在这个数 寻找到后，直接中止程序，就不再往下继续寻找寻找，从 而达到节约时间，提升运行速度，节约内存的作用。 ###### 4.if、else与length 一个if与else的嵌套，确定随机生成的数字是否大于 1，若小于1则直接终止程序，length函数，表示数组的长 度，与数组巧妙的使用。 ###### 5.使用循环语句 使用while函数，直接对生成的数字进行判断。 ### 代码如下： ``` public class DiceGame { public static void main(String[] args) { String[] name = {"张三", "李四", "王五",};//定义人名 int num = (int) (Math.random() * 3);//通过Math实现随机 while (num > name.length - 1) {//对生成的随机数进行判断 if (num <= name.length - 1) { break; } num = (int) (Math.random() * 3); } //将数组下标设置成随机数，就可以实现人名的随机抽取 System.out.println("被抽取的人是" + name[num]); } } ``` - 代码仅供参考
1 NER简介 NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）又称专名识别，是自然语言处理中常见的一项任务，使用的范围非常广。命名实体通常指的是文本中具有特别意义或者指代性非常强的实体，通常包括人名、地名、机构名、时间、专有名词等。NER系统就是从非结构化的文本中抽取出上述实体，并且可以按照业务需求识别出更多类别的实体，比如产品名称、型号、价格等。因此实体这个概念可以很广，只要是业务需要的特殊文本片段都可以称为实体。以下将详细介绍达观数据在文本语义理解过程中是如何构建中文NER系统
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的介绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
在自然语言处理中，分词，词性标注，命名实体识别和句法情感分析是非常关键的分支，因为最近需要对此有一些应用，便去了解了一下特定领域目前使用的方法以及一些困难，特此进行总结。
一般包括三大类（实体类、时间类和数字类）和七小类（人名、地名、机构名、时间、日期、货币和百分比）
本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍，包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据集，最后推荐一大波python实战利器，并且包括工具的用法。
据统计：未登录词中中文姓人名在文本中一般只占2%左右，但这其中高达50%以上的人名会产生切分错误。在所有的分词错误中，与人名有关的错误占到了将近90%，这中国人名都是根据人的想法起的名字，有很大的随意性，并且数量巨大，规律也不尽相同。
今天写的这个法外狂徒的故事，是在学习Python的第一天时的练习作业，本来给出的作业是让写嘉宾名单的增删，但是一时兴起，想玩一个比练习作业难的，因为我哥教我了一个random的写法，即随机内容，所以随便写了一下。
注意：中奖结果支持删除操作，例如中奖人提前离场，双击想取消的中奖人，即可取消该中奖人的中奖资格，同时中将名额会被释放，点击“开始”可以继续抽奖。
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
作者：Erinlp（知乎同名） 方向：信息抽取 一、简介 在UIE出来以前，小样本NER主要针对的是英文数据集，目前主流的小样本NER方法大多是基于prompt，在英文上效果好的方法，在中文上不一定适用，其主要原因可能是： 中文长实体相对英文较多，英文是按word进行切割，很多实体就是一个词；边界相对来说更清晰； 生成方法对于长实体来说更加困难。但是随着UIE的出现，中文小样本NER 的效果得到了突破。 二、主流小样本NER方法 2.1、EntLM EntLM该方法核心思想：抛弃模板，把NER作为语言模型任
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo（net） jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
例如在咱们之前介绍过的《贷还是不贷：如何用 Python 和机器学习帮你决策？》和《如何用 Python 和深度神经网络锁定即将流失的客户？》中，你都看到了，机器模型更喜欢被结构化的表格信息来喂养。
实体抽取（Named Entity Recognition, NER）技术，在自然语言处理（NLP）领域中占据着不可或缺的地位。它的主要任务是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地点、组织机构名等，这对于理解和分析大量未结构化的文本数据至关重要。深入理解实体抽取技术不仅仅是掌握其基本原理和应用方法，更是要深挖其技术细节、挑战以及面对这些挑战时的创新解决方案。
前言：由于主要是涉及一些NLP的东西，所以将本文放到NLP里面。 前期学习的资料：
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP
总之，智能标注相对于人工标注有着更高的效率、更高的精度、更强的灵活性和更好的适用性，可以更好地满足用户的需求。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。
在使用label-studio后端之前，要先定义好自己的训练模型，模型的定义需要继承自label-studio指定的类，具体可参考第四节。
本文介绍了基于条件随机场（CRF）的人名识别技术。首先介绍了命名实体识别的任务，然后阐述了基于CRF的人名识别方法，包括特征选择、语料获取等。最后通过实验验证了该方法的性能，并在开放集合上达到了96%的准确率和89%的召回率。
这不，前几天我就发现了一个插件，用这个插件我们甚至可以在 VS Code 里面交友！就像一些交友软件一样，喜欢的右滑、不喜欢的左滑，互相喜欢的就匹配成功，然后就可以聊天！进而？？？
2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型
推荐Github上一个很棒的中文自然语言处理相关资料的Awesome资源：Awesome-Chinese-NLP ，Github链接地址，点击文末"阅读原文"可直达：
相关文章： 1.快递单中抽取关键信息【一】----基于BiGRU+CR+预训练的词向量优化 2.快递单信息抽取【二】基于ERNIE1.0至ErnieGram + CRF预训练模型 3.快递单信息抽取【三】–五条标注数据提高准确率，仅需五条标注样本，快速完成快递单信息任务 1）PaddleNLP通用信息抽取技术UIE【一】产业应用实例：信息抽取{实体关系抽取、中文分词、精准实体标。情感分析等}、文本纠错、问答系统、闲聊机器人、定制训练 2）PaddleNLP–UIE（二）–小样本快速提升性能（含doccona标注） ！强烈推荐：数据标注平台doccano----简介、安装、使用、踩坑记录
马云浙江省杭州市人,阿里巴巴集团主要创始人之一。现任阿里巴巴集团主席和首席执行官,他是《福布斯》杂志创办50多年来成为封面人物的首位大陆企业家，曾获选为未来全球领袖。 任正非是中国大陆的民营电信设备企业一-华为公司的创始人兼总裁。 他关于企业“危机管理”的理论与实践曾在业内外产生过广泛影响。 马化腾，是腾讯主要创办人之一现担任公司控股董事会主席兼首席执行官。作为深圳土生土长的企业家,他曾在深圳大学主修计算机及应用，于1993年取得深大理学士学位。 李彦宏是百度公司创始人董事长兼首席执行官,全面负责百度公司的战略规划和运营管理,经过多年发展，百度已经牢牢占据中文搜索引擎超过7成的市场份额。 雷军, 2012年8月其投资创办的小米公司正式发布小米手机。 刘强东,江苏省宿迁市宿豫区人,京东商城的CEO。1996年毕业于中国人民大学社会学系。 柳传志,中国著名企业家,投资家,曾任联想控股有限公司董事长、联想集团有限公司董事局主席。
学习了python中的随机数模块，运用random中的shuffle()方法能否做一个随机点名程序。
原文链接：https://github.com/fighting41love/funNLP
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
NLP是自然语言处理（Natural Language Processing）的缩写，它是计算机科学领域中专注于研究如何使计算机理解、生成和处理人类语言的学科。NLP涉及的技术包括但不限于分词、词性标注、句法分析、语义分析、机器翻译、情感分析、信息抽取、文本生成等。通过NLP，计算机可以处理和分析大量的文本数据，帮助人们更好地理解和应用语言信息。
本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 基于ERNIELayout&pdf
本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5196032?contributionType=1 0.问题描述 可以参考issue：
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下
上一篇jieba中文分词（一）分词与自定义字典已介绍了jieba中文分词安装，分词原理，分词方法，自定义字典，添加字典等多种常用分词方法。本篇将继续介绍jieba分词关键词提取、词性标注、及常见问题。
4年人力资源从业经验，情报学硕士，主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。命名实体识别是NLP领域中的一些复杂任务的基础问题，诸如自动问答，关系抽取，信息检索等 ，其效果直接影响后续处理的效果，因此是NLP研究的一个基础问题。 NER一直是NLP领域中的研究热点，现在越来越多的被应用于专业的领域，如医疗、生物等。这类行业往往具有大量的专业名词，名词与名词之间相互之间存在着不同种类
今天要给大家在推荐 Github 上一个优质的中文 NLP 工具和资源集合项目——funNLP，已经获得了 5.3k Stars，1k+ Forks。
前两天的 R 语言版：R 语言分析《釜山行》人物关系 让很多人都很惊叹，今天小编发糖，给大家送上 Python 版。 本文使用 jieba 库对 《釜山行》中的人物关系进行提取，然后使用 Gephi 软件进行关系可视化处理，得到可视化的人物关系。 1. 使用 jieba 库对《釜山行》的剧本进行关系实体。这里的实体指的是人物。 names = {} # 姓名字典relationships = {} # 关系字典#limenames 记录的是每一行出现的名字， 也就是说，只有
项目名字叫做 BullshitGenerator，狗屁不通文章生成器。项目用 Python 实现，核心代码不过 50 几行，加上数据也不到 200 行。
摘要：命名实体识别是从文本中识别具有特定类别的实体，例如人名、地名、机构名等。命名实体识别是信息检索，查询分类，自动问答等问题的基础任务，其效果直接影响后续处理的效果，因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 引言 命名实体识别（Named Entity Recognition，后文简称NER）是指从文本中识别具有特定类别的实体（通常是名词），例如人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息检索，查询分类，自动问答等问题的基础任务，其效果直接影响后续处理的效果，因此是自然语言处理研究的一个基础问题。 传
命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER），又称作“专名识别”，是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。通常包括两部分：（1）实体边界识别；（2） 确定实体类别（人名、地名、机构名或其他）。
以Qwen2作为基座大模型，通过指令微调的方式做高精度的命名实体识别（NER），是学习入门LLM微调、建立大模型认知的非常好的任务。
我跟几位BAT老哥聊了下NLP全路径学习的事情，总结出以下内容，包含： 学习NLP需要具备哪些基础 NLP全路径各任务学习的项目 01 学习NLP需要具备的基础 01 机器学习 熟悉简单的机器学习模型。例如：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、K-Means、正则化方法等；有部分高级机器学习基础更好。例如：集成学习（随机森林、GBDT、XGB、Stacking等）、条件随机场CRF、贝叶斯网络、支持向量机、主题模型等。 02 深度学习 熟悉简单的神经网络基础。例如：神经元模型、多层感知机、反向传播
简介：绘文字（日语：絵文字/えもじemoji）是日本在无线通信中所使用的视觉情感符号，绘指图画，文字指的则是字符，可用来代表多种表情，如笑脸表示笑、蛋糕表示食物等。在NTTDoCoMo的i-mode系统电话系统中，绘文字的尺寸是12x12像素，在传送时，一个图形有2个字节。Unicode编码为E63E到E757，而在Shift-JIS编码则是从F89F到F9FC。基本的绘文字共有176个符号，在C-HTML4.0的编程语言中，则另增添了76个情感符号。最早由栗田穰崇（Shigetaka Kurita）创作，并在日本网络及手机用户中流行。自苹果公司发布的iOS 5输入法中加入了emoji后，这种表情符号开始席卷全球，目前emoji已被大多数现代计算机系统所兼容的Unicode编码采纳，普遍应用于各种手机短信和社交网络中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
