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Nlp NLTK NER：持续学习

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Nlp NLTK NER：持续学习,nlp,nltk,named-entity-recognition,reinforcement-learning,Nlp,Nltk,Named Entity Recognition,Reinforcement Learning,我一直在尝试使用NLTK的NER特性。我想从文章中提取这样的实体。我知道这样做并不完美，但我想知道在手动标记网元之间是否有人为干预，是否会有所改进 如果是，是否可以使用NLTK中的当前模型持续培训模型。（半监督训练）nltk中提供的普通分块器内部使用ACE语料库上训练的最大熵分块器。因此，不可能识别日期或时间，除非您使用自己的分类器和数据对其进行训练（这是一项非常细致的工作） 你可以参考这个来执行同样的操作 此外，nltk_contrib中还有一个名为的模块，可以帮助您满足您的需求 如果您有兴趣

我一直在尝试使用NLTK的NER特性。我想从文章中提取这样的实体。我知道这样做并不完美，但我想知道在手动标记网元之间是否有人为干预，是否会有所改进

如果是，是否可以使用NLTK中的当前模型持续培训模型。（半监督训练）

nltk中提供的普通分块器内部使用ACE语料库上训练的最大熵分块器。因此，不可能识别日期或时间，除非您使用自己的分类器和数据对其进行训练（这是一项非常细致的工作）

你可以参考这个来执行同样的操作

此外，nltk_contrib中还有一个名为的模块，可以帮助您满足您的需求

如果您有兴趣在Java中更好地执行相同的操作，请仔细研究，它是StanfordCorenlp的一部分

简短的回答，不是真的你知道其他支持持续培训的工具吗？对不起，我不知道，但肯定在
NLTK
中，它不支持手动注释，直到有人自愿为
NLTK
编写
brat
GUI包装。NLP中的人机交互总是很难编码，因为它通常需要某种GUI。