NER 的 Spacy Doc Bin 创建

Question

我正在尝试为自定义 NER 创建 doc bin 对象。我有大约 100 个标记数据用于训练（作为开始）

我在创建时收到跳过实体消息。

 54%|██████████████████████▊                   | 43/79 [00:00<00:00, 216.47it/s]

Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity
Skipping entity

100%|██████████████████████████████████████████| 79/79 [00:00<00:00, 251.36it/s]

我的疑问是：

这个跳过实体是什么意思（跨度怎么可能None）.
这个问题严重吗。
这会如何影响性能以及我们如何克服这个问题？
如果100个数据完全可用，我们可以按什么比例进行训练和评估？

代码

import pandas as pd
import os
from tqdm import tqdm
import spacy
from spacy.tokens import DocBin
nlp = spacy.blank("en") # load a new spacy model

db = DocBin() # create a DocBin object

for text, annot in tqdm(train_data): # data in previous format
    doc = nlp.make_doc(text) # create doc object from text
    ents = []
    for start, end, label in annot["entities"]: # add character indexes
        span = doc.char_span(start, end, label=label, alignment_mode="contract")
        if span is None:
            print("Skipping entity")
        else:
            ents.append(span)
    doc.ents = ents # label the text with the ents
    db.add(doc)

db.to_disk("./train.spacy") # save the docbin object

Answer 1

如果 alignment_mode="contract" 没有标记标记，跨度可以是 None。因此，如果您有一个标记 good 并尝试将 oo 标记为 contract 的范围，那么它将 return None。使用 expand，您应该始终至少得到一个令牌。

NER 的 Spacy Doc Bin 创建

Spacy Doc Bin Creation for NER

python

spacy

named-entity-recognition