我有一些关于建筑物的元数据，这是示例之一：<br/>
<code>AHU-S-6F-01.RA.CO2.1</code> <br/>
我正在寻找一种使计
我是NLP的新手。我正在寻找一种从句子中识别可变部分的方法，例如，“显示雇员EMP01的详细信息”，我
我有两个熊猫数据框。一种将所有句子垂直按单词分开的样子，
<pre><code>Sentence | Text
1 I
1
我有下面的代码，我想将此精确的模型保存在磁盘上并将其加载到代码中。这样我就可以防止资源枯竭
如何使用<a href="https://huggingface.co/transformers/model_doc/bert.html" rel="nofollow noreferrer">BERT</a>从文本中提取<strong
假设下面是我的火车数据
<pre><code>TRAIN_DATA = [
("PRICE INCREASED EVERY 6 HOURS", {"entities": [(
我想使用个人API进行命名实体识别（NER），并使用<a href="http://brat.nlplab.org/" rel="nofollow noreferrer">brat</a>进
我尝试使用我刚刚在Amazon Web Service（AWS）上训练的自定义实体识别。
到目前为止，培训工作有效：
<a hre
我正在使用NER的spaCy CLI训练命令，其中<code>train_path</code>设置为训练数据集（训练集），<code>dev_path</code>
<strong>道具文件</strong>
<pre><code>trainFile = train/output.tsv
serializeTo = english.all.3class.distsim.crf.ser.gz
map = wor
由于我的实体与默认实体完全不同，因此我已经使用空白的英语模型作为基础训练了一个自定义NER模型
我正在使用Hugging Face的管道来对长文本执行NER（命名为实体识别）。
但是，在通过管道处理了文本之后
我正在尝试提取简历的人名。我没有得到正确的输出。到目前为止，我所做的是。
<pre><code>import en_cor
多标签文本信息提取/分类的正确方法是什么
具有描述护理人员/患者就诊的文字：（虚构示例）
大家好，我想从句子中提取人名，例如，我想从这句话中提取Abdul riaz [Abdul：NNP riaz NN]“他雇用了一个名
我正在尝试使用Spacy的令牌匹配器创建一个基于规则的匹配器，该匹配器以“在纽约的格林波特，纽约的
我正在尝试使用新的实体类型来引导第一组训练数据，以便与spaCy的NER模型一起使用。我现有的大多数示
我在jupyter笔记本上使用我的代码
<pre><code><!DOCTYPE html>
<html>
<meta name="viewport" content=&#
我曾经被用来
python -m spacy link C：\ Users \ an \ Desktop \ Amha_Ner Am
您没有足够的特权来执行此操作。
我正在训练100次迭代的spacy模型。在第52次迭代时被中断。
我已将第52次迭代训练的模型写入磁盘。
我想
