这篇文章主要介绍“OpenNLP的Name Finder怎么使用”,在日常操作中,相信很多人在OpenNLP的Name Finder怎么使用问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”OpenNLP的Name Finder怎么使用”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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##Named Entity Recognition 命令实体识别## Name Finder可以检测文本中的命名实体和数字。要检测实体,Name Finder需要一个模型。模型依赖于它训练的语言和实体类型。OpenNlP提供了许多预训练的name finder模型,他们使用各种各样可以免费得到的语料库训练。他们可以在我们的模型下载页面下载。在未经处理的(raw)文本中发现names,这个文本必须被分割成tokens和Sentences。在Sentence detector和tokenizer 入门中给出了详细的描述。确保用于训练的tokenization数据和输入文本是相同的。
###Name Finder Tool### ###Name Finder API### 在一个生产系统中使用Name Finder,强烈推荐直接嵌入它到应用程序中,而不是使用命令行接口。首先,必须从磁盘或者其他源加载name finder模型。下面的示例实在磁盘加载的.
InputStream modelIn = new FileInputStream("en-ner-person.bin"); try { TokenNameFinderModel model = new TokenNameFinderModel(modelIn); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (modelIn != null) { try { modelIn.close(); } catch (IOException e) { } } }
有许多原因会导致模型加载失败:
基本的I/O问题
模型的版本和OpenNLP版本不兼容
模型加载到错误的组件,例如,一个tokenizer模型加载到TokenNameFinderModel类
由于其他一些原因模型内容不可用
在模型加载后,NameFinderME可以实例化。
NameFinderME nameFinder = new NameFinderME(model);
初始化现在完成,Name Finder现在可以使用。NameFinderME不是线程安全的,他必须只在一个线程中调用。要使用多线程多NameFinderME实例共享可以创建相同的模型实例。输入本文必须切分成documents,sentences,和tokens。应用程序调用find方法在文档中的每一个sentence中执行实体检测。After every document clearAdaptiveData must be called to clear the adaptive data in the feature generators.Not calling clearAdaptiveData can lead to a sharp drop in the detection rate after a few documents. 下面的代码解释了这个:
for (String document[][] : documents) { for (String[] sentence : document) { Span nameSpans[] = nameFinder.find(sentence); // do something with the names } nameFinder.clearAdaptiveData() }
下面的片段展示了find的一个调用:
String sentence[] = new String[]{ "Pierre", "Vinken", "is", "61", "years" "old", "." }; Span nameSpans[] = nameFinder.find(sentence);
到此,关于“OpenNLP的Name Finder怎么使用”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
本文题目:OpenNLP的NameFinder怎么使用
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