python Name Entity Recognition(NER) extract company name 命名实体识别提取公司名

àì夳堔傛蜴生んèń 2023-01-18 13:24 82阅读 0赞

> 命名实体识别（NER）可能是信息提取的第一步，该过程旨在将文本中的命名实体定位和分类为预定义类别，例如人员名称，组织，位置，时间表达，数量，货币价值，百分比，等等。NER在自然语言处理（NLP）的许多领域中使用，它可以帮助回答许多现实世界中的问题，例如：  
> 新闻中提到了哪些公司？  
> 在投诉或评论中是否提到了特定产品？  
> 该推文中是否包含一个人的名字？该推文中是否包含此人的位置？

#### 1.安装相应依赖 ####

pip3 install stanza
    
    # ModuleNotFoundError: No module named '_lzma'
    pip3 install backports.lzma
    
    # vim /usr/local/python3/lib/python3.xxx/lzma.py
    
    # 修改
    try:
        from _lzma import *
        from _lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties
    except ImportError:
        from backports.lzma import *
        from backports.lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties

#### 2.实现中，英文公司名提取 ####

import stanza
    
    stanza.download('en')
    # stanza.download('zh')
    nlp = stanza.Pipeline(lang='en', processors='tokenize,ner')
    # nlp = stanza.Pipeline(lang='zh', processors='tokenize,ner')
    # doc = nlp("©1999-2021北京创新乐知网络技术有限公司版权与免责声明")
    doc = nlp("Copyright © 2020-2021 Contemporary Amperex Technology Co., Limited. All Rights Reserved.闽ICP备14008486号-3")
    print(*[f'entity: {ent.text}\ttype: {ent.type}' for ent in doc.ents], sep='\n')

![在这里插入图片描述][20210506171637411.png]  
![在这里插入图片描述][2021050617165327.png]

参考：https://stanfordnlp.github.io/stanza/ner.html

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