Pengiktirafan entiti yang dinamakan dan teknologi pengekstrakan perhubungan dan aplikasi dalam pemprosesan bahasa semula jadi berasaskan Java

Dengan kemunculan era Internet, sejumlah besar maklumat teks telah membanjiri bidang penglihatan kami, diikuti oleh keperluan orang ramai untuk pemprosesan dan analisis maklumat yang semakin meningkat. Pada masa yang sama, era Internet juga telah membawa perkembangan pesat teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, membolehkan orang ramai memperoleh maklumat berharga daripada teks dengan lebih baik. Antaranya, pengiktirafan entiti yang dinamakan dan teknologi pengekstrakan perhubungan merupakan salah satu hala tuju penyelidikan penting dalam bidang aplikasi pemprosesan bahasa semula jadi.

1. Teknologi pengecaman entiti bernama

Entiti bernama merujuk kepada frasa nama dengan makna khusus seperti orang, tempat, organisasi, masa, mata wang, pengetahuan ensiklopedia, istilah pengukuran dan istilah profesional. Teknologi pengecaman entiti bernama adalah untuk mengenal pasti secara automatik entiti bernama dengan nama tertentu atau makna khusus daripada teks. Antaranya, jenis entiti bernama yang paling biasa ialah nama, nama tempat, nama organisasi dan tarikh dan masa.

Pengecaman entiti yang dinamakan ialah satu cabang penting dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi Ia boleh melabelkan semua perkataan yang muncul dalam teks dan dengan cepat mencari entiti tertentu dalam teks, dengan itu membantu orang memahami dan menganalisis teks. Teknologi ini digunakan secara meluas dalam enjin carian, terjemahan mesin, pengekstrakan maklumat, klasifikasi teks dan bidang lain. Antaranya, ambil enjin carian sebagai contoh Jika pengguna memasukkan "Messi", enjin carian boleh menggunakan teknologi pengecaman entiti yang dinamakan untuk mengenali secara automatik bahawa Messi adalah nama peribadi dan mendapatkan maklumat berkaitan Messi.

2. Teknologi pengekstrakan perhubungan

Teknologi pengekstrakan perhubungan merujuk kepada mengekstrak maklumat perhubungan antara entiti daripada teks. Contohnya, dalam teks berikut:

Xiao Ming belajar sains komputer di Universiti Shanghai, dan mentornya ialah Profesor Li.

Kami boleh mengekstrak hubungan "pembelajaran" antara "Xiao Ming" dan "Universiti Shanghai" dan hubungan "mentor" antara "Xiao Ming" dan "Profesor Li" melalui teknologi pengekstrakan hubungan. Tujuan teknologi pengekstrakan perhubungan adalah untuk mengubah maklumat perhubungan yang tersirat dalam teks kepada data berstruktur untuk lebih memahami dan menganalisis teks.

Penyelidikan tentang teknologi pengekstrakan perhubungan boleh membantu kita lebih memahami dan memahami perkaitan antara entiti di dunia nyata, dengan itu memberikan maklumat yang lebih berharga untuk pengeluaran orang ramai, kehidupan, penyelidikan saintifik dan bidang lain. Sebagai contoh, dalam bidang kewangan, teknologi pengekstrakan perhubungan boleh membantu menganalisis pelaburan, kerjasama, penggabungan dan pengambilalihan dan perhubungan lain antara syarikat dalam bidang perubatan, teknologi pengekstrakan perhubungan boleh digunakan untuk mengekstrak secara automatik perhubungan antara kes dan pesakit dalam kesusasteraan perubatan; Ini membantu doktor mencari pilihan rawatan yang sesuai dengan cepat dan tepat.

3. Aplikasi pengecaman entiti yang dinamakan dan teknologi pengekstrakan hubungan dalam Java

Bahasa Jawa digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, dan teknologi pengekstrakan entiti dan pengekstrakan dinamakan juga mempunyai banyak aplikasi .

Teknologi pengecaman entiti bernama mempunyai banyak alat siap sedia tersedia di Jawa. Contohnya, perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi sumber terbuka seperti OpenNLP dan StanfordNLP menyediakan fungsi pengecaman entiti bernama, yang boleh menyelesaikan tugas pengecaman entiti bernama dengan mudah. Untuk menggunakan alat ini dalam Java, anda hanya perlu mengimport perpustakaan yang berkaitan dan menulis sejumlah kecil kod.

Teknologi pengekstrakan perhubungan juga boleh dilaksanakan di Jawa. Sebagai contoh, teks boleh dipraproses melalui teknologi seperti pembahagian perkataan, penandaan sebahagian daripada pertuturan dan analisis sintaksis, dan kemudian pembelajaran mesin atau kaedah pemadanan peraturan boleh digunakan untuk mengekstrak perhubungan. Terdapat juga banyak perpustakaan pembelajaran mesin yang tersedia dalam bahasa Java, seperti Weka, Mallet, DeepLearning4J, dll., yang boleh membantu kami melaksanakan fungsi pengekstrakan hubungan dengan lebih cepat.

Selain itu, terdapat beberapa projek sumber terbuka di Java yang boleh membantu kami melaksanakan pengiktirafan entiti yang dinamakan dan pengekstrakan perhubungan. Sebagai contoh, NLP4J ialah perpustakaan pemprosesan bahasa semula jadi dalam bahasa Java yang menyediakan pelbagai teknologi pengekstrakan entiti dan pengekstrakan perhubungan yang dinamakan. Selain itu, HanLP juga merupakan alat pembahagian perkataan Cina Jawa yang popular, yang turut menyediakan fungsi seperti pengecaman entiti yang dinamakan dan pengekstrakan perhubungan.

4. Ringkasan

Teknologi pengekstrakan entiti dan pengekstrakan perhubungan yang dinamakan merupakan cabang penting teknologi pemprosesan bahasa semula jadi dan digunakan secara meluas dalam enjin carian, terjemahan mesin, pengekstrakan maklumat, klasifikasi teks dan bidang lain. Bahasa Java juga digunakan secara meluas dalam bidang ini Banyak perpustakaan dan projek pemprosesan bahasa semula jadi sumber terbuka menyediakan pengiktirafan entiti yang dinamakan dan fungsi pengekstrakan hubungan. Pada masa hadapan, dengan perkembangan berterusan teknologi pemprosesan bahasa semula jadi, pengiktirafan entiti yang dinamakan dan teknologi pengekstrakan perhubungan akan digunakan dalam lebih banyak bidang, memberikan maklumat yang lebih berharga untuk pengeluaran manusia, kehidupan dan penyelidikan saintifik.

Atas ialah kandungan terperinci Pengiktirafan entiti yang dinamakan dan teknologi pengekstrakan perhubungan dan aplikasi dalam pemprosesan bahasa semula jadi berasaskan Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!