Question

我正在使用Java OpenNLP进行NER，我不知道如何使用我训练过的自定义模型检测多个单词（例如纽约，Bruno Mars，香港）。

我的训练数据涵盖多字词跨度：

<START:place> Hong Kong <END> ... <START:person> Putin <END>

我很确定我训练有素的模型和训练数据运作良好。只是我不知道如何获得多字集。这就是我做的事情

    // testing the model
    NameFinderME nameFinder = new NameFinderME(nameFinderModel);

    String sentence = "India may US to Japan France so Putin should Hong Kong review Trump";
    WhitespaceTokenizer whitespaceTokenizer = WhitespaceTokenizer.INSTANCE;

    // Tokenizing the given paragraph
    String tokens[] = whitespaceTokenizer.tokenize(sentence);
    Span nameSpans[] = nameFinder.find(tokens);
    for (Span s : nameSpans)
        System.out.println(s.toString() + "  " + tokens[s.getStart()]);

这就是我得到的：

[0..1) place  India
[0..1) place  US
[0..1) place  Japan
[0..1) place  France
[0..1) person  Putin
[0..1) place  Hong
[0..1) person  Trump

但我希望[0..1]将香港置于香港，而不是将它们分为两类。

感谢。

Answer 1

我定义了一个数组列表，包括所有多字地名，例如{“Hong”，“New”，“North”，“South”...}然后用它来检查它是否包含令牌[s。 getStart（）]。如果是，请添加tokens[s.getStart()] + " " + tokens[s.getStart() + 1]其他，添加tokens[s.getStart()]。虽然这不是最好的方法，但现在对我来说已经足够了。

如何检测多集单词OpenNLP

1 个答案: