NLP中文命名实体识别（NER）数据准备及模型训练实例

2023-12-15 16:25:35

NLP中文命名实体识别（NER）数据准备及模型训练实例

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它的目标是从文本中识别和分类出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。在本文中，我们将使用Python编程语言来演示中文命名实体识别的数据准备和模型训练过程。

数据准备
在进行NER模型训练之前，我们首先需要准备用于训练的数据集。一个常用的中文NER数据集是人民日报标注语料库（People’s Daily Corpus），它包含了大量的中文文本以及对应的实体标注信息。

首先，我们需要下载人民日报标注语料库的数据。可以从以下链接下载数据集的压缩文件：[链接]

下载完成后，我们需要解压缩数据集文件。假设解压缩后的文件夹名为"ner_dataset"，我们可以使用下面的代码进行解压缩：

import zipfile

zip_path = "path/to/ner_dataset.zip"
extract_path = "path/to/extract/folder"

with zipfile.ZipFile

文章来源:https://blog.csdn.net/DarcyCode/article/details/132728639
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