斯坦福 CoreNLP 的其他命名实体识别模型？

【问题标题】：Additional Named Entity Recognition models for Stanford CoreNLP?斯坦福 CoreNLP 的其他命名实体识别模型？
【发布时间】：2019-06-08 12:11:58
【问题描述】：

Stanford CoreNLP 库包含用于识别时间、位置、组织、人员、金钱、百分比和日期的模型。是否有其他团体提供的其他通用模型可以识别其他事物？

此外，如果我们要训练 a new model 以识别只是乐队名称（例如），我们是否可以在打包的模型之外运行我们的新模型，或者必须训练如果我们想这样做，新模型可以同时识别时间、位置、组织、人员、金钱、百分比、日期和范围？文档确实说现有模型本身不能扩展。

【问题讨论】：

标签： nlp stanford-nlp

【解决方案1】：

您绝对可以训练 CRFClassifier 或 RegexNER 来识别乐队名称并将其与其他 NER 标记器结合起来，并且您的模块可以专门关注乐队名称。

我可能会推荐使用 RegexNER 作为乐队名称。这是链接：

http://nlp.stanford.edu/software/regexner/

基本上，您只需使用乐队名称或与乐队名称匹配的正则表达式创建一个文件，然后您可以使用标准管道根据您的自定义工作来标记文本。

这是一个示例命令：

java -mx1g -cp "*:." edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLP -annotators "tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,regexner" -file sample_text.txt -regexner.mapping my-band-regexes.txt

【讨论】：