NLTK包提供了一个经过预先训练的NER模型的实现，它可以用几行Python代码实现NER功能。NLTK包提供了一个参数选项:要么识别所有命名实体，要么将命名实体识别为它们各自的类型，比如人、地点、位置等。

命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，用于在给定的文本内容中提取适当的实体，并将提取的实体分类到预定义的类别下。简单来说，NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面，NER 有其自身的重要性。

本篇文章旨在带你了解NER是什么，它在行业中是如何使用的，NER的各种库，以及使用NER进行简历总结的代码实践。 这个博客讲述了自然语言处理（NLP）和信息检索（IR）中的一个称为命名实体识别（NER）的领域，以及我们如何通过只提取主要实体（如姓名、教育 ...

Cython 是一个工具包，可以使你在 Python 中编译 C 语言，这就是为什么 numpy 和 pandas 很快的原因，Cython 就是 Python 的超集。在本文中，作者将为我们介绍他的 GitHub 项目 NeuralCoref v3.0，详解如何利用 spaCy 和 Cython 以约 100 倍于 Python 的速度实现 NLP 项目。 相关 Jupyter ...