Masalah pengecaman entiti dinamakan dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi

Masalah pengecaman entiti bernama dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi memerlukan contoh kod khusus

Pengenalan:
Dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), Pengecaman Entiti Dinamakan (NER) adalah tugas teras . Ia bertujuan untuk mengenal pasti kategori khusus entiti yang dinamakan daripada teks, seperti nama orang, nama tempat, nama organisasi, dsb. Teknologi NER digunakan secara meluas dalam pengekstrakan maklumat, sistem menjawab soalan, terjemahan mesin dan bidang lain. Artikel ini akan memperkenalkan latar belakang dan prinsip NER, dan memberikan contoh kod mudah yang dilaksanakan dalam Python.

1. Latar belakang dan prinsip NER ialah tugas penting dalam pemprosesan bahasa semula jadi Ia boleh membantu komputer memahami maklumat entiti dalam teks, dengan itu melakukan analisis semantik dan pengekstrakan maklumat dengan lebih baik. NER terutamanya merangkumi tiga langkah berikut:

Tokenisasi: Pisahkan teks kepada perkataan atau sub-perkataan. Pembahagian perkataan ialah tugas asas dalam NLP dan boleh diproses menggunakan alat atau pustaka pembahagian perkataan biasa (seperti NLTK, jieba, dll.).
1. Pengeluaran Ciri: Ekstrak ciri yang berkaitan dengan pengecaman entiti daripada teks berdasarkan hasil pembahagian perkataan. Ciri biasanya termasuk sebahagian daripada ucapan, hubungan kontekstual, kekerapan perkataan, dsb.
2. Pengkelasan dan Penandaan Entiti: Masukkan ciri ke dalam model pembelajaran mesin untuk pengelasan dan penandaan entiti. Algoritma pembelajaran mesin yang biasa digunakan termasuk medan rawak bersyarat (CRF), mesin vektor sokongan (SVM), model pembelajaran mendalam (seperti rangkaian saraf berulang, rangkaian saraf konvolusi), dsb.

2. Contoh Kod

Berikut ialah contoh kod ringkas menggunakan pustaka Python dan NLTK untuk melaksanakan NER:

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import pos_tag
from nltk.chunk import ne_chunk

def ner(text):
    # 分词
    tokens = word_tokenize(text)
    # 词性标注
    tagged = pos_tag(tokens)
    # 命名实体识别
    entities = ne_chunk(tagged)

    return entities

text = "Barack Obama was born in Hawaii."
result = ner(text)
print(result)

Penerangan kod:

Import perpustakaan nltk dan modul berkaitan.
1. Tentukan fungsi yang dipanggil ner yang menerima parameter teks.
2. Dalam fungsi ner, word_tokenize mula-mula digunakan untuk membahagikan teks dan membahagikan teks kepada urutan perkataan.
3. Kemudian gunakan pos_tag untuk menandakan hasil segmentasi perkataan untuk mendapatkan maklumat bahagian pertuturan setiap perkataan.
4. Akhir sekali, gunakan ne_chunk untuk melaksanakan pengecaman entiti bernama pada hasil penandaan sebahagian daripada pertuturan untuk mendapatkan pepohon entiti bernama.
5. Program ini akan mengeluarkan pokok entiti bernama, struktur seperti pokok yang mengandungi entiti.

Ringkasan:

Artikel ini memperkenalkan kepentingan dan prinsip pengecaman entiti bernama (NER) dalam pemprosesan bahasa semula jadi, dan memberikan contoh kod ringkas yang dilaksanakan dalam Python. Sudah tentu, terdapat banyak aplikasi teknologi NER, termasuk penyahduplikasian entiti, pengekstrakan perhubungan entiti yang dinamakan, dsb. Pembaca yang berminat boleh terus mempelajari dan meneroka pengetahuan berkaitan secara mendalam.

Atas ialah kandungan terperinci Masalah pengecaman entiti dinamakan dalam teknologi pemprosesan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!