Stanford Ner. Um modelo de sequência de campo aleatório condicional
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Stanford Ner. Classificação e resumo

Stanford Ner. Tag

Entidade reconhecer Reconhecedor

Stanford Ner. Descrição

Stanford ner é um utilitário de código aberto e aberto que fornece um sistema de reconhecimento de entidade de aprendizado de aprendizagem de máquina de alto desempenho, incluindo instalações para treinar modelos de dados de treinamento supervisionados e modelos pré-treinados para o inglês.stanford Ner (também conhecido como crfclassifier) é um Implementação Java de um reconhecedor de entidade nomeado. Reconhecimento de entidade nomeado (ner) etiqueta sequências de palavras em um texto que são os nomes das coisas, como nomes de pessoa e empresas, ou nomes de genes e proteínas. O software fornece uma implementação geral (ordem arbitrária) de modelos de sequência aleatória de cadeia linear (CRF) de cadeia linear (CRF), acoplados a extratadores de recursos bem modelados para reconhecimento de entidade nomeado. Incluído com o download são bons 3 classe (pessoa, organização, localização) denominada entidade reconhecimentos para o inglês (em versões com e sem recursos de similaridade distribuição adicionais) e outro par de modelos treinados nos dados de treinamento em inglês da CONLL 2003. As características de similaridade distribuídas melhoram o desempenho, mas os modelos exigem consideravelmente mais memória. Instruções detalhadas sobre como instalar e usar o utilitário Stanford Ner em seu Mac estão disponíveis aqui.Stanford ner é um utilitário de plataforma cruzada capaz de executar em qualquer sistema operacional que vem com o suporte Java (e.g. Mac OS X, Windows, Linux).

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