SpaCy 和 Flask API 构建 Python 命名实体自动提取器

本文主要是介绍SpaCy 和 Flask API 构建 Python 命名实体自动提取器，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

如果数据可以被结构化，那么当今可用的大量非结构化文本数据提供了丰富的信息来源。命名实体识别 (NER)（也称为命名实体提取）是从半结构化和非结构化文本源构建知识的第一步。

只有在 NER 之后，我们才能至少揭示信息包含的内容和内容。因此，数据科学团队将能够在语料库中看到所有人员、公司、地点等名称的结构化表示，可作为进一步分析和调查的出发点。

在自然语言工具包（NLTK）和 SpaCy 构建 Python 命名实体识别文章中，我们学习并实践了如何使用 NLTK 和 spaCy 构建命名实体识别器。为了更进一步，创建一些有用的东西，本文将介绍如何使用 spaCy 开发和部署一个简单的命名实体提取器，并使用 Python 中的 Flask API 为其提供服务。

Flask API 步骤

index.html 中处理及其代码

Python 主代码 app.py 及其分解解释

测试 Flask API

源代码

详情参阅http://viadean.com/spacy_python_flask_api.html

这篇关于SpaCy 和 Flask API 构建 Python 命名实体自动提取器的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！

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