NamedEntities()
NamedEntities() -- [[entity, type], ...]. Upgrades to TRANSFORMER NER (a BERT token-classification head) when a NER-head GGUF is loaded (StzUseNeuralModel with e.g. bert-base-NER); otherwise the rule-based engine NER. Both emit the same PERSON/ORGANIZATION/LOCATION type vocabulary, so PersonNames()/ Organizations()/Locations() and EntitiesOfType() work either way.
aussi: who and what is mentioned people places organizations proper names PersonNames Organizations Locations EntitiesOfType
aussi écrite: Entities
Exemples de base (2)
t = new stzText("Barack Obama visited Paris.")
# NeuralEntities() is empty without a NER-head model
? @@(t.NeuralEntities())
# NamedEntities() still works via the rule-based fallback
? len(t.NamedEntities()) >= 1[ ] 1
exécuté le 2026-10-02 04:23 dans la bibliothèque au commit 0e72e2e2c ; tiré de text_query_layer_narrated.ring(s'ouvre dans un nouvel onglet)
oT = new stzText("John Smith works at Microsoft in Paris")
# rule NER sees person / organization / location
? @@( oT.NamedEntities() )
# registering returns how many were NEW
? oT.RegisterNamedEntities()
# the world now knows who John Smith is
? @@( WhatIs("john smith") )
# and what Microsoft is
? @@( WhatIs("microsoft") )
# re-registering the same text adds nothing
? oT.RegisterNamedEntities()[ [ "John Smith", "PERSON" ], [ "Microsoft", "ORGANIZATION" ], [ "Paris", "LOCATION" ] ] 3 [ "person" ] [ "organization" ] 0
exécuté le 2026-10-02 04:23 dans la bibliothèque au commit 0e72e2e2c ; tiré de entity_world_narrated.ring(s'ouvre dans un nouvel onglet)
Les extensions de cette méthode
Chaque extension, et si elle existe pour cette méthode ; une extension qui existe se compose avec les autres (FindSTCS).
Chaque exemple est un fichier de test de la bibliothèque, exécuté dans la bibliothèque pour cette page ; seuls ceux dont la sortie a tenu toutes les promesses écrites par leur fichier sont montrés. Les explications, les titres et le code sont ceux de la bibliothèque, en anglais.
Voir aussi
- La classe stzText
- La référence du domaine : Traitement du langage et linguistique
- Les autres méthodes de ces exemples : stzText.NeuralEntities · stzText.RegisterNamedEntities
- Comment faire : Trouver les personnes, les lieux et les organisations cités dans un texte

