NLP主体识别
郝伟 2021/03/08

• 简介
• 实现代码
• 输出结果

简介

实体识别（EntitiesRecognition，NER）是自然语言处理的一个基础任务。其目的是识别语料中人名、地名、组织机构名等命名实体，比如，对街道、建筑、概述等名词的识别。

实现代码

本文主要面向工程应用，所以使用现有的jieba库进行识别，具体实现代码如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
日期：2021/03/08
作者：郝伟老师
简介：从文本中提取实体。
参考：
# 安装jieba: conda install -c conda-forge jieba
"""

#import jieba 
import jieba.analyse
# import jieba.posseg as posg

sentence=u'''实体提取是从一段文字中提出各类人名、地名或专有名词，这些词汇一般是句子的相关的对象。
关键字则是能够表达文章主要思想的词汇，是文章内容的精练。'''
#sentence='''帮我订张明天的机票，从北京去上海，下午起飞的那种，我电话13344445555，行程单发我邮箱yuanquaner@woshipm.com好的，已为您找到如下符合条件的航班'''


kw=jieba.analyse.extract_tags(sentence,topK=10,withWeight=True,allowPOS=('n','ns'))
print(' 实体排名(前5个) '.center(20, '*'))
for item in kw[:5]:
    print(item[0],item[1])

kw=jieba.analyse.textrank(sentence,topK=20,withWeight=True,allowPOS=('ns','n'))
print(' 关键字排名(前5个) '.center(20, '*'))
for item in kw[:5]:
    print(item[0],item[1])

输出结果

代码执行以后，可以得到以下结果。

**** 实体排名(前5个) *****
词汇 1.5500725898709091
关键字 0.882820264540909
文章内容 0.8331344730527271
句子 0.8284714462899999
地名 0.7662188162090909
**** 关键字排名(前5个) ****
词汇 1.0
对象 0.5943209668145821
句子 0.5348735705644506
文字 0.531888804020832
实体 0.5283487735071669