Question

我想识别带有两个标签的单词或实体。

例如：John works in India.

输出应为：

John PER NNP
  工作O O
  在O O
  印度LOC NNP

因此，它应该识别命名实体以及 POS标记。

我创建了自己的训练数据集。

我正在使用以下属性文件

trainFile = training.tsv
  serializeTo = model.ser.gz
  map = word = 0，answer = 1，tag = 2
  useClassFeature =真   useWord =真
  useNGrams =真
  noMidNGrams =真
  maxNGramLeng = 6
  usePrev =真
  useNext =真
  useSequences =真
  usePrevSequences =真
  useTags = true
  useWordTag = true
  useGenericFeatures = true
  mergeTags = true
  maxLeft = 1
  useTypeSeqs =真
  useTypeSeqs2 =真
  useTypeySequences =真
  wordShape = chris2useLC
  useDisjunctive =真

培训文件如下所示：

John PER NNP
  工作O O
  在O O
  印度LOC NNP

我使用以下代码在python中运行NER：

tagging_NER = StanfordNERTagger('.../model.ser.gz','.../stanford-ner.jar',encoding='utf-8')
token = StanfordTokenizer('.../stanford-ner.jar')
tok = token.tokenize(text)
tags = tagging_NER.tag(tok)

现在这段代码只给我named entities。它不会返回POS tags。

有什么方法可以让我得到这两件事吗？

如何使用Stanford NER为实体标识多个标签

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