Stanford ner Un modelo de secuencia de campo aleatorio condicional
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Stanford ner Clasificación y resumen

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Entidad reconocer reconocimiento

Stanford ner Descripción

Stanford Ner es una utilidad de código abierto y gratuita que proporciona un sistema de reconocimiento de entidades con basado en entidades de aprendizaje de alto rendimiento, que incluye instalaciones para capacitar modelos de datos de capacitación supervisados ​​y modelos pre-capacitados para inglés.stanford ner (también conocido como CRFClassifier) ​​es un Implementación de Java de un reconocimiento de entidades nombrado. La creación de palabras de reconocimiento de entidades (NER) nombró las secuencias de palabras en un texto que son los nombres de las cosas, como los nombres de la persona y la empresa, o los nombres de genes y proteínas. El software proporciona una implementación general (orden arbitraria) de modelos de secuencia de campo aleatorio de cadena lineal (CRF), junto con extractores de características bien diseñados para el reconocimiento de entidades denominadas. Incluido con la descarga es una buena clase de 3 clases (persona, organización, ubicación) con nombre de reconocimientos de entidad para inglés (en versiones con y sin características de similitud distributivas adicionales) y otro par de modelos capacitados en los datos de capacitación en inglés CONLL 2003. Las características de similitud distributiva mejoran el rendimiento, pero los modelos requieren considerablemente más memoria. Las instrucciones detalladas sobre cómo instalar y usar la utilidad Stanford NER en su Mac están disponibles aquí. Estánford Ner es una utilidad multiplataforma capaz de ejecutarse en cualquier sistema operativo que viene con Soporte de Java (por ejemplo, Mac OS X, Windows, Linux).

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