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1，不同的实体是根据什么来区分的

在数据库中,区分不同实体的依据是属性
实体也就是类似现实的对象 一般一个实体就一张表啊 区分什么?表和表要区分吗?没有吧

不同的实体是根据什么来区分的

2，训练语料标注完成不就完成了实体识别为什么还要再训练CRF模型进

训练模型是为了学习到数据集中的规律你标注的语料就是正确答案模型根据答案学习就是训练模型训练完之后就可以预测了
支持一下感觉挺不错的

训练语料标注完成不就完成了实体识别为什么还要再训练CRF模型进

3，这个移动云命名实体识别可以用在服务行业吧能迅速有效反馈么

可以用在服务行业，并且能迅速有效反馈。命名实体识别的优势有：海量数据建模，基于海量文本数据进行命名实体识别算法建模，模型精度及适配性高。精准高效，多种算法模型集成学习，可在短时间内分析处理海量文本，理解深层次文本语义信息，为用户提供精准的文本命名实体识别服务。简单易用标准化接口封装，简单易用，大大降低开发人力成本。服务稳定，依托移动云强大的技术实力，提供高质量的自然语言处理服务。

这个移动云命名实体识别可以用在服务行业吧能迅速有效反馈么

4，简单零件实体的识别就是让计算机判别轴类套类等典型零件是检

由计算机来识别零件特征，必须有数据参数，但迄今为止，还没有这方面的具体参数可供参考，以下是我多年设计工作后的一点经验，仅供参考： 一、轴类零件：长度大于直径时，为轴类零件 二、盘类零件：长度小于直径，如像药片样的零件，如：【齿轮】（齿轮轴除外）、【飞轮】等 三、套类零件：形如管状的零件（包括一端不通的深盲孔管状零件） 1、通管（如水管状的零件）： 长度大于外径时，称之为【套】，如：【轴套】、【铜套】 长度小于外径时，称之为【环】、【圈】，如：【膨胀环】、【挡圈】、【镜片压圈】等 2、不通孔管状零件（如钢笔套一样的零件） 长度大于外径时，称之为【套】，如：【墨水胆外套】 长度小于外径时，称之为【盘】、【盖】、【帽】，如：【弹簧承盘】、【轴承端盖】、【螺纹保护帽】

5，python 或c 中文命名实体识别开源工具有哪些

一、NLTK进行分词用到的函数：nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词二、NLTK进行词性标注用到的函数：nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分词后的结果，同样是句子级的标注三、NLTK进行命名实体识别（NER）用到的函数：nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子词性标注后的结果，同样是句子级上例中，有两个命名实体，一个是Xi,这个应该是PER，被错误识别为GPE了； 另一个事China，被正确识别为GPE。四、句法分析nltk没有好的parser，推荐使用stanfordparser但是nltk有很好的树类，该类用list实现可以利用stanfordparser的输出构建一棵python的句法树
你好！“命名实体”是named entity吗？如有疑问，请追问。

6，命名实体识别的难点

（1）汉语文本没有类似英文文本中空格之类的显式标示词的边界标示符，命名实体识别的第一步就是确定词的边界，即分词；（2）汉语分词和命名实体识别互相影响；（3）除了英语中定义的实体，外国人名译名和地名译名是存在于汉语中的两类特殊实体类型；（4）现代汉语文本，尤其是网络汉语文本，常出现中英文交替使用，这时汉语命名实体识别的任务还包括识别其中的英文命名实体；（5）不同的命名实体具有不同的内部特征，不可能用一个统一的模型来刻画所有的实体内部特征。
一、nltk进行分词用到的函数：nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词二、nltk进行词性标注用到的函数：nltk.pos_tag(tokens)#tokens是句子分词后的结果，同样是句子级的标注三、nltk进行命名实体识别（ner）用到的函数：nltk.ne_chunk(tags)#tags是句子词性标注后的结果，同样是句子级上例中，有两个命名实体，一个是xi,这个应该是per，被错误识别为gpe了； 另一个事china，被正确识别为gpe。四、句法分析nltk没有好的parser，推荐使用stanfordparser但是nltk有很好的树类，该类用list实现可以利用stanfordparser的输出构建一棵python的句法树

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