在solr 7.3中使用命名实体提取

我试图在Solr（SolrCloud）7.3中使用NER，但我有点缺少一些文档

我的发现：

我所做的：

solrconfig.xml的部分内容

对数据插入的响应

问题

---

我做错了什么？也许Solr7.3中的NER以其他神奇的方式工作，或者我没有正确理解某些东西

您是否确保匹配此处指定的实现：-您是否确认您的

.bin

模型实际工作？（即，在您正在编制索引的数据的一些示例上测试了模型，并确认它确实能够按预期识别实体？）您好，我已经检查并测试了它，但它根本不起作用。至少如果我正确假设了它的工作方式。我添加了请求和响应，但到目前为止，我没有看到任何命名实体提取。请尝试其他源字符串，例如“This is Steve Jobs in white”。我不知道为什么，但是预构建的

en-ner-person.bin

模型似乎没有提取后面跟数字标记的名称。如果这是一个问题，你应该考虑训练一个新的模型。当我说测试的时候，我的意思是你在SOLR之外测试了你的模型吗？仅仅是一个小样本程序还是什么？如果在Solr中没有使用该名称，那么您必须弄清楚这是否是模型本身的问题，或者您如何在Solr中使用该模型

<updateRequestProcessorChain name="multiple-extract">
   <processor class="solr.OpenNLPExtractNamedEntitiesUpdateProcessorFactory">
     <str name="modelFile">opennlp/en-ner-person.bin</str>
     <str name="analyzerFieldType">text_opennlp</str>
     <str name="source">description_en</str>
     <str name="dest">content</str>
   </processor>
   <processor class="solr.LogUpdateProcessorFactory" />
   <processor class="solr.RunUpdateProcessorFactory" />
 </updateRequestProcessorChain>



    <requestHandler name="/myupdate " class="solr.UpdateRequestHandler">
      <lst name="defaults">
        <str name="update.chain">multiple-extract</str>
      </lst>
    </requestHandler>

 <field name="_root_" type="string" docValues="false" indexed="true" stored="false"/>
  <field name="_text_" type="text_general" multiValued="true" indexed="true" stored="false"/>
  <field name="_version_" type="plong" indexed="false" stored="false"/>
  <field name="content" type="text_opennlp" indexed="true" termOffsets="true" stored="true" termPayloads="true" termPositions="true" docValues="false" termVectors="true" multiValued="true" required="true"/>
  <field name="content_pos" type="text_opennlp_pos" indexed="true" termOffsets="true" stored="true" termPayloads="true" termPositions="true" docValues="false" termVectors="true" multiValued="true" required="true"/>
  <field name="description_en" type="text_en" indexed="true" stored="true"/>
  <field name="id" type="string" multiValued="false" indexed="true" required="true" stored="true"/>

<fieldType name="text_opennlp" class="solr.TextField">
    <analyzer>
      <tokenizer class="solr.OpenNLPTokenizerFactory" tokenizerModel="opennlp/en-token.bin" sentenceModel="opennlp/en-sent.bin"/>
    </analyzer>
  </fieldType>
  <fieldType name="text_opennlp_pos" class="solr.TextField">
    <analyzer>
      <tokenizer class="solr.OpenNLPTokenizerFactory" tokenizerModel="opennlp/en-token.bin" sentenceModel="opennlp/en-sent.bin"/>
      <filter class="solr.OpenNLPPOSFilterFactory" posTaggerModel="opennlp/en-pos-maxent.bin"/>
      <filter class="solr.TypeAsPayloadFilterFactory"/>
    </analyzer>
  </fieldType>

<add><doc><field name="id">0e5c7067-9cf0-445b-8374-4bf25484420c</field><field name="description_en">This is Steve Jobs 4 </field><field name="content_pos">This is text 4</field><field name="content"></field></doc></add>

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<response>
    <lst name="responseHeader">
        <int name="status">0</int>
        <int name="QTime">20</int>
    </lst>
</response>

{
  "responseHeader": {
    "zkConnected": true,
    "status": 0,
    "QTime": 22,
    "params": {
      "q": "*:*"
    }
  },
  "response": {
    "numFound": 5,
    "start": 0,
    "maxScore": 1,
    "docs": [
      {
        "id": "0e5c7067-9cf0-445b-8374-4bf25484420c",
        "description_en": "This is Steve Jobs 4 ",
        "content_pos": [
          "This is text 4"
        ],
        "content": [
          ""
        ],
        "_version_": 1598004417210089500
      }
    ]
  }
}