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    braitom braitom 日本の企業名の解析に有用な辞書データについて。

    2021/05/01 リンク

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    efcl efcl 企業名の辞書リソース

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    nikkie-ftnext nikkie-ftnext 自然言語処理で会社名を認識したいケースにおいて名寄せタスクをエンティティリンキング的に解くため、2つの日本の会社名辞書を紹介:国税庁法人番号データ、NISTEP企業名辞書。前者からTISがJCLdicという企業名辞書を公

    2021/04/30 リンク

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    h_taiji h_taiji 名寄せ用によいかも

    2021/04/29 リンク

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    ank0u ank0u “国税庁法人番号データ(20200731)ののべ件数が4,874,674件(重複含む)に対し、NISTEP企業名辞書(ver.2020_2)ののべ件数が24,414件。”東洋経済の「日本の会社データ4万件」50万円買って繋いだら便利そう。

    2021/04/29 リンク

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    hatehatesu hatehatesu “特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に

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    cinefuk cinefuk 『特許・契約書・有価証券報告書・企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識したいという場面に非常に多く出くわす。 抽出した会社名を分析などに用いる際には、いわゆる名寄せの問題が』

    2021/04/29 リンク

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    eagleyama eagleyama くわしー

    2021/04/29 リンク

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    特許契約書・有価証券報告書企業関連ニュースなど、実応用上の自然言語処理では、会社名を認識した...

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