基于机器学习的特定领域命名实体识别(NER)?

我需要构建一个分类器,用于识别特定领域中的命名实体。例如,如果我的领域是冰球或足球,分类器应该能够识别该领域中的命名实体,但不应识别网页上看到的所有代词。我的最终目标是通过NER来提升文本分类效果。

对于在这个领域工作的人,请建议我如何构建这样的分类器?谢谢!


回答:

如果你只是想忽略代词,你可以先运行任何词性标注器,然后再运行任何NER算法(斯坦福包是一个流行的实现),然后忽略所有是代词的命名实体。然而,代词可能指代命名实体,这对你的分类器性能来说可能重要也可能不重要。唯一确定方法是尝试一下。

一个稍微有点不相关的评论——在特定领域数据(例如冰球)上训练的NER系统更有可能识别出该领域的实体,因为它已经见过实体出现的一些上下文。根据系统的不同,它也可能识别出其他领域的实体(如果你理解我的问题正确的话,这是你不想要的),因为语法、词形模式等原因。

Related Posts

Keras Dense层输入未被展平

这是我的测试代码: from keras import…

无法将分类变量输入随机森林

我有10个分类变量和3个数值变量。我在分割后直接将它们…

如何在Keras中对每个输出应用Sigmoid函数?

这是我代码的一部分。 model = Sequenti…

如何选择类概率的最佳阈值?

我的神经网络输出是一个用于多标签分类的预测类概率表: …

在Keras中使用深度学习得到不同的结果

我按照一个教程使用Keras中的深度神经网络进行文本分…

‘MatMul’操作的输入’b’类型为float32,与参数’a’的类型float64不匹配

我写了一个简单的TensorFlow代码,但不断遇到T…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注