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Stanford nlp 如何提高StanfordCoreNLP ner的准确性？

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我使用StanfordCoreNLP的NER来识别实体，包括组织、位置和人员。但是有一些奇怪的东西例如，我输入一个类似“克利夫兰骑士”的句子，它会将“克利夫兰”识别为“地点”，而不是将“克利夫兰骑士”识别为组织。 我对ner不是很熟悉，也不知道ner是如何工作的。我的任务是把所有的公司名称都写在文本中，结果不是很令人满意。所以我有两种方法来解决这个问题。首先是修改dict并插入正确的数据。第二个是训练模型。但仍有一些问题

  • 第一种方法有效吗
  • 如果问题1的答案是肯定的，如何修改dict
    • 此外，该网站的FAQ列表提出了培训ner模型的方法，但最让我困惑的是如果我培训了我的模型，我会得到什么。

  • 如果我创建一个包含

    “克利夫兰组织” 骑士队“

    为了训练模型，模型中会发生什么？CRFClassizer内的dict将更改

  • 当我输入“克利夫兰骑士队”并将“克利夫兰骑士队”识别为一个组织实体时，CRFClassifier会修改错误吗

    • 这些都是我的难题，我正在准备数据集以尝试第二种方法。有人能回答以上4个问题吗？
    谢谢

    我认为第一种解决方案技术性不强，每次你想给一家新公司贴标签时，你都需要更新字典。 我更喜欢你的第二个解决方案，我以前也这样做过，并训练了一个新的模型来标记我的句子。
    如果你有一个足够大的好语料库，可以正确地标记，那么训练可能需要一些时间，但这是值得的。

    我认为第一个解决方案不是很专业，每次你想标记一家新公司时，你都需要更新字典。 我更喜欢你的第二个解决方案，我以前也这样做过，并训练了一个新的模型来标记我的句子。 如果你有一个足够大的好语料库，并且正确地标记了它，那么训练可能需要一些时间，但这是值得的