Nlp 从银行电汇交易中提取实体（如非自然文本）
我试图从不太自然的文本中提取实体（姓名、地址、组织），比如银行电汇交易中的注释。 使用NLTK、OpenNLP和CoreNLP显然效果不好 你知道如何改进结果吗 文本可以看起来像Nlp 从银行电汇交易中提取实体（如非自然文本）,nlp,nltk,opennlp,stanford-nlp,Nlp,Nltk,Opennlp,Stanford Nlp,我试图从不太自然的文本中提取实体（姓名、地址、组织），比如银行电汇交易中的注释。 使用NLTK、OpenNLP和CoreNLP显然效果不好 你知道如何改进结果吗 文本可以看起来像 EVERITT 62012T NAT ABC印度有限公司 参考ROBERT FINEMANN-理性店铺租赁 参考BY92 00 112233999-超速原因罚款 GEM SS HEUTIGEM SCHIENDLER 养老金CH1234 CAB28 参考研究工作或现有产品也会有所帮助在我看来，你必须使用字典/数据库 您
参考研究工作或现有产品也会有所帮助在我看来，你必须使用字典/数据库 您可以尝试使用以下步骤种植：
但是你仍然需要有一种定义候选“短语”的方法——论文中的例子，例如大写的单词，在这里显然不起作用。如果你使用opennlp并且知道如何训练，你应该在训练数据中给出15000个例子
<START:name> EVERITT <END> <START:Address> 620122T NAT <END> <START:Organisation> ABC INDIA LTD <END>
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....(15000 lines)
EVERITT 62012T NAT ABC印度有限公司
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..（15000行）