Stanford Ner un modèle de séquence de champ aléatoire conditionnel
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Stanford Ner Classement & Résumé

Stanford Ner Mots clés

Entité reconnaître reconnaissance

Stanford Ner La description

Stanford NER est un utilitaire gratuit et open source qui fournit un système de reconnaissance d'entité nommée à l'apprentissage de la machine haute performance, y compris des installations pour former des modèles à partir de données de formation supervisées et de modèles préparés pour AnglaisStanford NER (également connu sous le nom de CRFClassifiant). Java Mise en uvre d'une reconnaissance de l'entité nommée. Reconnaissance de l'entité nommée (NER) Étiquettes de mots de mots dans un texte qui sont les noms des objets, tels que les noms de la personne et des sociétés, des noms de gènes et de protéines. Le logiciel fournit une implémentation générale (ordre arbitraire) de modèles de séquence de champs aléatoires conditionnels de chaîne linéaire (CRF), couplé à des extracteurs de fonctionnalités bien conçus pour la reconnaissance de l'entité nommée. Inclus avec le téléchargement sont de bonne classe (personne, organisation, emplacement) Nommé entité reconnaissant pour l'anglais (versions avec et sans caractéristiques de similarité de distribution supplémentaires) et une autre paire de modèles formés aux données de formation en anglais Conll 2003. Les caractéristiques de similarité de distribution améliorent les performances, mais les modèles nécessitent beaucoup plus de mémoire. Des instructions détaillées sur l'installation et l'utilisation de l'utilitaire Stanford NER sur votre Mac sont disponibles ici.Stanford NER est un utilitaire multiplate-forme capable de s'exécuter sur n'importe quel système d'exploitation fourni avec la prise en charge Java (E.G. Mac OS X, Windows, Linux).

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