spacy spaCy主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等等

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分词，词性标注，和命名实体识别，有什么区别？
※※先简述一下个人的理解: 分词就是把我们们的句子进行分词可以是中文也可以是英文,为了确定词与词之间的边界. 另外,词性标注和命名实体识别结果都是为了标注,除了标注方式不同,个人感觉还有针对的内容不一 ...
简单NLP分析套路（2）----分词，词频，命名实体识别与关键词抽取
文章大纲中文分词技术评测参考云服务哈工大语言云 ltp 基于深度学习方法的中文分词一个领域细分的中文分词工具包(北大最新开源) 信息检索与关键词提取 TF-IDF TEXTRANK word ...
简单Nlp分析套路，获取数据（爬虫），数据处理（分词，词频，命名实体识别与关键词抽取），结果展现
简单NLP分析套路(1)----语料库积累之3种简单爬虫应对大部分网站: https://cloud.tencent.com/developer/article/1384454 简单NLP分析套路(2 ...
自然语言处理学习8：python使用standford CoreNLP进行中文分词、标注和命名实体识别
jieba分词可以进行中文分词和标注,但是无法进行命名实体识别. 1. 环境配置 (1) 下载安装JDK 1.8及以上版本 (2)下载Stanford CoreNLP文件,解压. (3)处理中文还需要 ...
词性标注与命名实体识别
词性标注与命名实体识别词性标注词性是词汇基本的语法属性,通常称为词类.词性标注是在给定句子中判定每个词的语法范畴,确定其词性并加以标注的过程.例如,表示人.地点.事物以及其他抽象概念的名称即为名词 ...
NLP：自然语言处理技术之词语级别相关术语解释(如上位词/WordNet)、基于词汇层面的词法分析六大任务(分词/词性标注/词干提取-词形还原/新词发现/形态分析/拼写校正)的简介及其应用
NLP:自然语言处理技术之词语级别相关术语解释(如上位词/WordNet).基于词汇层面的词法分析(Lexical Analysis)六大任务(分词/词性标注/词干提取-词形还原/新词发现/形态分析/ ...
基于spaCy的领域命名实体识别
基于spaCy的命名实体识别 ----以"大屠杀"领域命名实体识别研究为例作者: Dr. W.J.B. Mattingly Postdoctoral Fellow at the ...
中文处理工具fastHan 2.0：支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存语法分析、中文AMR的强有力工具
fastHan 简介 fastHan是基于fastNLP与pytorch实现的中文自然语言处理工具,像spacy一样调用方便. 其内核为基于BERT的联合模型,其在15个语料库中进行训练,可处理中文分 ...
自然语言处理(NLP)之pyltp的介绍与使用(中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注)
pyltp的简介语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心 11 年的持续研发和推广, 是国内外最具影响力的中文处理基础平台.它提供的功能包括中文分词.词性标注.命名实体识别.依 ...

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