优化实验数据实体识别与倒排索引应用探究

实体识别在自然语言处理中至关重要，自动抽取文本中的人名、组织名、地名等关键信息。本实验数据包含两个CSV文件：“Amazon_small.csv”和“Google_small.csv”，可能包含商品项目的详细信息，如商品名称和描述。这些数据可用于实体识别模型的训练和测试。TF-IDF（词频-逆文档频率）是信息检索和文本挖掘中常用的统计方法，用于评估文档中关键词的重要性。倒排索引是一种高效的数据结构，常用于全文搜索引擎中，可以显著提高搜索效率。本实验还包括一个“result.csv”文件，作为实体识别结果的基准对比。进行实体识别与倒排索引的优化实验，可以通过数据预处理、实体识别、结果对比、TF-IDF计算、倒排索引构建和性能评估等步骤深入探索技术应用。