對命名實體識別進行基準測試：StanfordNLP，IBM，spaCy，Dialogflow和TextSpace

作者|Felix Laumann 編譯|VK 來源|Towards Data Science NER是信息提取的一個子任務，它試圖定位並將非結構化文本中提到的指定實體劃分爲預定義的類別，如人名、組織、位置、醫療代碼、時間表達式、數量、貨幣。 我們創建了我們自己的小型測試數據集，其中11個示例來自谷歌的Taskmaster 2數據集，該數據集於2020年2月剛剛發佈。我們將此數據集視爲NER解決方案

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