Nlp 在Stanford NER中自定义我自己的模型

我能问一下斯坦福大学的情况吗？？事实上，我正在尝试训练我自己的模型，以便在以后的学习中使用它。根据文档，我必须在SeqClassifierFlags中添加我自己的功能，并在NERFeatureFactory中为每个功能添加代码

我的问题是，我提取了所有特征的标记，最后一列表示标签。那么，斯坦福大学的NER有没有办法让我的Tab-delimetered文件包含30列（1列是word，28列是features，1列是label）来训练我自己的模型，而不用花时间提取特征？？？ 当然，在测试阶段，我会给它一个类似前面提到的没有标签的文件来预测标签

这可能吗

非常感谢

如中所述，自定义NER模型的唯一方法是插入数据并指定要提取的特征

但是，等等。。。你有数据，你已经设法提取了特征，所以我认为你不需要NER模型，你需要一个分类器。我知道这个答案已经很晚了，但也许这将是一个很好的起点。

如中所述，定制NER模型的唯一方法是插入数据并指定要提取的特征

但是，等等。。。你有数据，你已经设法提取了特征，所以我认为你不需要NER模型，你需要一个分类器。我知道这个答案已经很晚了，但也许这将是一个好的开始