使用ML.NET提取人名
原文中文，约2300字，阅读约需6分钟。发表于：。在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是一项关键任务，它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。ML.NET是微软开源的一个跨平台机器学习框架，它使得开发者能够轻松地构建和训练机器学习模型。在本文中，我们将探讨如何使用ML.NET来提取文本中的人名。一、准备工作首先，确保你已经安装了.NET Core S...
本文介绍如何使用ML.NET构建命名实体识别（NER）模型。步骤包括准备标注数据集、数据预处理、模型训练和评估，最后提取新文本中的人名。ML.NET简化了NER模型的构建。
