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named_entity_recognition
命名实体辨认公司实操——具体步骤 (raw 数据 + 标注 + 数据集解决 +crf)
我的项目的 github 地址
工作指标
从一些工厂、单位的日常查看日志中，辨认出隐患设施实体和地点实体，如下表：
| 隐患日志 | 隐患地点 | 隐患设施 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 轧钢部一轧反吹压力表未校验 | 轧钢部 | 反吹压力表 |
| 2 | 铸管 4.0 施工现场多处气瓶间距不符合要求 | 铸管、4.0 施工现场 | 气瓶 |
| …… | …… | …… | |
| 121 | 煤气职业危害告知牌检测数据未更新 | 煤气职业危害告知牌 |
ps：上表的程序仅是实例展现，不代表 selected_data.xlsx 中的真实情况。
试验步骤：
1、将每一句话用 BIO 标注形式标注
2、写 dataloader
3、应用 crf 模型训练
上面咱们介绍具体的标注工具及步骤
数据标注：
- 想要的训练数据集展现如下：
善其事而先利其器，采纳 YEDAA 这个 python 开源工具包来标注，运行后界面长这样：
- 应用时几点留神：
1、操作方法是用英文写的，根本能涵盖你的应用要求，花几分钟工夫建一个 txt 文件练练就会了；
2、目前 YEDDA（2020.11）只反对 Python2，我用 conda 创立了一个 py2 环境；
3、反对间接导入文件（open 按钮），我应用的是 txt 格局；
4、反对导出模式设置，标注实现后点击 Export 按钮即可输入，咱们会失去一个.anns 文件；
5、可设置快捷键命令，一键标注光标内文本
6、荧光笔标记的标签如果挨着，肯定要防止重叠，一个字符的重叠都不能够，否则会呈现如下谬误：
数据集解决
- 数据分析：
数据量只有 121 句，划分为 10：1（110 对 train 数据。11 对 val 数据，也就是用来测试的。
- 流程：
①把 121 个 sentence 和 tag 对以（s，t）的模式加载到内存(load_dataset)
②用固定的随机种子打乱程序
③划分列表，再别离存储为 train.txt 和 val.txt
CRF 模型
正文完
