使用ML.NET提取人名

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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 SDK和ML.NET。你可以通过NuGet包管理器来安装ML.NET。 二、数据准备 为了训练一个能够识别人名的模型，我们需要一个标注好的数据集。这个数据集应该包含多个文本样本，以及这些文本中的人名标注。幸运的是，有一些公开的数据集可以用于这个目的，如CoNLL-2003数据集。 假设我们已经有了一个包含人名标注的数据集，并且数据已经被处理成ML.NET可以理解的格式。 三、定义数据模型 ………………………………