nlp - 自定义 NER 和 POS 标记

Question

我正在查看 Stanford CoreNLP 以了解 NER 和 POS 标记。但是，如果我想为实体创建自定义标签，例如<title>Nights</title>, <genre>Jazz</genre>, <year>1992</year>我该怎么做？CoreNLP 在这种情况下有用吗？

Answer 1

开箱即用的 CoreNLP 将仅限于他们提到的类型：PERSON、LOCATION、ORGANIZATION、MISC、DATE、TIME、MONEY、NUMBER。不，仅仅假设它可以“直观地”做到这一点，您将无法识别其他实体:)

在实践中，您必须选择：

1. 查找另一个标记这些类型的 NER 系统
2. 使用基于知识/无监督的方法解决此标记任务。
3. 搜索包含您想要识别的类型的额外资源（语料库），并重新训练有监督的 NER 系统（CoreNLP 或其他）
4. 构建（并可能注释）您自己的资源 - 然后您必须定义注释方案、规则等 - 工作中非常有趣的部分！

事实上，除非您找到满足您需求的现有系统，否则需要付出一些努力！无监督方法可以帮助您引导系统，以便查看您是否需要查找/注释专用语料库。在后一种情况下，最好将数据分离为训练/开发/测试部分，以便能够评估生成的系统对看不见的数据执行了多少。

Answer 2

查看此常见问题解答 ( http://nlp.stanford.edu/software/crf-faq.shtml ) 以使用 CRF 分类器为新类训练模型。您可能会发现它很有用。