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如何使用词性标注器标记字段特定名词？

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我想使用词性技术在一个句子中标记特定领域，例如技术和科学名词 .

Example

考虑句子：

1）计算机需要键盘，监视器，CPU才能工作 .
2）汽车使用齿轮和离合器 .

现在我的目标是，必须将例句标记为

  • 第一句

计算机/技术需求/名词键盘/技术CPU /技术/介词工作/动词

  • 第二句

汽车/机械用/动词齿轮/机械和/连接离合器/机械

My need
我想在java上实现上面提到的目标，即通过技术，机械，电气等相关领域来标记名词 .

My Previous Works
我已经使用过Stanford NLP，Open NLP，但他们正在标记POS，但不满足需要 .

请告诉我怎么做？

java nlp information-retrieval stanford-nlp opennlp

2 回答

  • 1

    有趣的问题，这里有一些想法 . 由于您需要使用词性，请使用OpenNLP等词性标注器，这将为您提供所需的POS标签 . 第二部分有点棘手（对某些单词进行分类） . 如果映射到类别的单词将受到限制，您可以简单地使用查找列表，有时这是最简单和最准确的，使用NER模型会给您一些噪音 . 如果没有，那么你可以做已经建议的，就是训练一个NER模型 .

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  • 1

    Named entity recognition (NER) 是一个实体识别/提取系统，它将实体定位在文本中并将它们分类为预定义的类别（例如主板 - >技术，RAM - >技术随机存取存储器 - >技术） . NER通常使用基于语言语法的方法和统计方法 . 我怀疑你需要为你的任务深入了解这些方法的细节 . 如果您对此感兴趣，请随时阅读conditional random fields .

    据我所知，您所需要的只是能够根据您的类别（即技术，机械等）训练您自己的NER . The Stanford NER FAQ page提供了有关如何执行此操作的充分信息 .

    为了直观地了解最终系统的工作原理，您可以查看online demo of the Stanford NER . 他们提供英语，中文和德语分类 . 有三种英语分类器在3类，4类和7类中进行了训练......尝试一下，亲自看看 .

    我试着尽可能简洁 . 在SO上无法详细介绍NER . 我希望我的答案以及提供的链接可以帮助您完成任务 .

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