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Stanford nlp 命名实体识别中的实体分割

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Stanford nlp 命名实体识别中的实体分割,stanford-nlp,named-entity-recognition,Stanford Nlp,Named Entity Recognition,我一直在使用Stanford-NER标记器在文档中查找命名实体。我面临的问题如下所述：- 让句子成为这部电影由Ryan Fleck Anna Boden pair执导。 现在，内尔标签将瑞安标记为一个实体，弗莱克·安娜标记为另一个实体，博登标记为第三个实体。正确的标记应该是Ryan Fleck和Anna Boden 这是内尔标签机的问题吗？如果是，它能被处理吗 您可以尝试ApacheOpenLP，而不是使用StanfordCorenlp。有一个选项可用于根据训练数据训练模型。由于此模型依赖于您提

我一直在使用Stanford-NER标记器在文档中查找命名实体。我面临的问题如下所述：-

让句子成为
这部电影由Ryan Fleck Anna Boden pair执导。

现在，内尔标签将瑞安标记为一个实体，弗莱克·安娜标记为另一个实体，博登标记为第三个实体。正确的标记应该是Ryan Fleck和Anna Boden

这是内尔标签机的问题吗？如果是，它能被处理吗

您可以尝试ApacheOpenLP，而不是使用StanfordCorenlp。有一个选项可用于根据训练数据训练模型。由于此模型依赖于您提供的名称，因此它能够检测您感兴趣的名称。

如何

  • 把你的数据通过斯坦福大学的NER或其他的NER运行
  • 看看结果，找出所有的错误
  • 正确标记错误的结果并将其反馈到您的NER中
  • 泡沫，冲洗，重复
这是一种手动增压技术。但是你的NER可能不会通过这种方式学到太多东西

在本例中，似乎有一个新功能，即连字符名称，NER需要了解。为什么不编一堆连字符的名字，把它们放在一些文本中，给它们贴上标签，并在这方面训练你的NER呢

您应该通过添加更多功能、更多数据和培训来实现这一目标