我正在尝试训练我的NLTK模型来识别电影名称(例如《权力的游戏》(我有一个文本文件，其中每一行都是一个电影名称。
如果我的NLTK模型在标记化过程中在句子中看到这些电影名称，我该如何训练它来识别这些电影名称？
我四处寻找，但没有找到任何资源。感谢提供的任何帮助
听起来你在谈论为电影名称训练命名实体识别(NER(模型。要以传统方式训练NER模型，您需要的不仅仅是一个电影名称列表，还需要一个标记的语料库，它可能看起来像以下内容(基于此处的"数据集格式"(：
I PRP O
like VBP O
the DT O
movie NN O
Game NN B-MOV
of IN I-MOV
Thrones NN I-MOV
. Punc O
但要持续很长一段时间(比如说，在运行文本中至少要有10000个单词来给出足够多的电影名称示例(。每个单词后面跟着词性(POS(标签，然后是NER标签。B-MOV表示"游戏"是电影名称的开头，I-MOV表示"of"one_answers"Thrones"位于电影名称的"内部"。(顺便说一句，《权力的游戏》不是一部电视剧而不是一部电影吗？无论如何，我只是在重复你的例子…(
您将如何创建此数据集？手工注释。这是一个费力的过程，但这就是最先进的NER系统的训练方式，因为是否应该将某个东西检测为电影名称取决于它出现的上下文。例如，迪士尼有一部电影叫"外星人"，但"外星人"这个词是下面第二句中的电影标题，而不是第一句。
- 外星人是来自其他星球的假想存在
- 上周我去看了《异形》
像docanno这样的工具可以帮助注释过程。应根据最终用例选择要注释的数据集。例如，如果您希望能够在新闻文章中找到电影名称，请使用新闻文章语料库。如果你想在电子邮件中找到电影名称，请使用电子邮件。如果你想在任何类型的文本中找到电影名称，可以使用一个包含各种不同类型文本的语料库。
如果您决定坚持使用NLTK的训练和NER模型，这是一个很好的起点，尽管这里的一些答案建议您使用其他库，例如spaCy。
或者，如果整个标记过程听起来工作量太大，而您只想使用电影名称列表，请查看模糊字符串匹配。在这种情况下，我不认为NLTK是要使用的库，因为我不知道NLTK中有任何模糊字符串匹配功能。您可以根据此处的答案使用fuzzysearch。