スタンフォードナー

条件付きランダムフィールドシーケンスモデル
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  • Rating:
  • ライセンス:
  • GPL
  • 出版社名:
  • Stanford NLP Group
  • 出版社のWebサイト:
  • http://nlp.stanford.edu/
  • オペレーティングシステム:
  • Mac OS X
  • ファイルサイズ:
  • 62.5 MB

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スタンフォードナー 説明

Stanford Nerは、監視されたトレーニングデータからモデルを訓練するための施設を含む高性能の機械学習ベースの編成認識システムを提供する無料でオープンソースのユーティリティです.Stanford Ner（CRFClassifierとしても知られる）名前付きエンティティ認識装置のJava実装名前付きエンティティ認識（NER）は、人や会社名、または遺伝子とタンパク質名などのものの名前であるテキスト内の単語のシーケンスをラベルします。ソフトウェアは、指定されたエンティティ認識のために設計された特徴抽出器と結合された線形チェーン条件付きランダムフィールド（CRF）シーケンスモデルの一般的な（任意の順序）実装を提供する。ダウンロードに含まれているのは、英語のための優秀な3クラス（人物、組織、場所）という名前のEntity Recogityser（追加の分散類似機能の有無にかかわらず）、およびCONLE 2003英語のトレーニングデータで訓練された別のモデルのペアです。分散類似性機能は性能を向上させますが、モデルはかなり多くのメモリを必要とします。 Mac上でStanford Nerユーティリティをインストールして使用する方法の詳細な説明は、Javaサポート（例えば、Mac OS X、Windows、Linux）に付属の任意のオペレーティングシステム上で実行できるクロスプラットフォームユーティリティです。


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