單元3：詞性標(biāo)注和實體命名識別2_第1頁
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文檔簡介

3.3實戰(zhàn)案例——基于LTP的詞性標(biāo)注和命名實體識別3.3.1案例目標(biāo)3.33.3.1案例目標(biāo)（1）安裝LTP的Python封裝包——pyltp，下載LTP的模型文件。（2）掌握使用LTP進(jìn)行詞性標(biāo)注和命名實體識別。3.3.2案例分析3.33.3.2案例分析由哈工大研發(fā)的一個中文語言技術(shù)平臺Python的封裝包——pyltp從應(yīng)用角度來看，LTP為用戶提供了下列組件：針對單一自然語言處理任務(wù)，生成統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)模型的工具；針對單一自然語言處理任務(wù)，調(diào)用模型進(jìn)行分析的編程接口；使用流水線方式將各個分析工具結(jié)合起來，形成一套統(tǒng)一的中文自然語言處理系統(tǒng)；系統(tǒng)可調(diào)用的，用于中文語言處理的模型文件；針對單一的自然語言處理任務(wù)，基于云端的編程接口。（一）認(rèn)識LTP3.3LTP主要模型SentenceSplitter：分句模型，將一個段落通過'。'、'？'、'！'等形式分開。Segmentor：分詞模型，支持用戶使用自定義詞典。Postagger：詞性標(biāo)注模型。詞性標(biāo)注：指一句話分完詞后，給每個詞一個詞性類別。NamedEntityRecognizer：實體命名模型。實體命名：指識別出一句話的或一段話或一篇文章中的命名實體。Parser：語法分析模型。SentenceSplitter、Segmentor、Postagger、NamedEntityRecognizer、Parser3.3.2案例分析（一）認(rèn)識LTP3.3LTP模型加載LTP所需基本模型的加載及使用LTP基本模型下載地址：http://ltp.ai/download.html3.3.2案例分析（一）認(rèn)識LTP3.3LTP模型加載LTP所需基本模型的加載及使用代碼：

frompyltpimportSegmentor,Postagger,Parser,NamedEntityRecognizersegmentor=Segmentor()#初始化實例segmentor.load("cws.model")#加載分詞模型recognizer=NamedEntityRecognizer()#加載命名實體識別模型recognizer.load("ner.model")

parser=Parser()#加載依存語法分析模型

parser.load("parser.model")

postagger=Postagger()#加載詞性標(biāo)注模

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