python Spacy custom NER – 如何准备多词实体？

Question

:) 请帮忙:)

我正在使用 Spacy（空白）模型准备自定义名称实体识别。我只使用一个实体：品牌（我们可以将其命名为 'ORG' 作为组织）。我有 ORG 的短文本并准备了这样的数据（但我可以更改它）：

train_data = [ 
    (‘First text in string with Name I want’, {'entities': [(START, END, ‘ORG')]}),
    (‘Second text with Name and Name2’, {'entities': [(START, END, ‘ORG'), (START2, END2, ‘ORG')]})
 ]

START, END – 当然是文本中品牌名称的开始和结束索引。

这运行良好，但是...

我遇到的问题是如何为由 2 个（或更多）单词组成的品牌准备实体。 可以说品牌名称是公司的全名。如何准备实体？

考虑单个文本的元组本身：

文字='Third text with Brand Name'

公司='Brand Name'

我可以把公司当成一个词吗？

(‘Third text with Brand Name', {“entities”: [(16, 26, 'ORG')]})

或 2 个独立的品牌“品牌”和“名称”？（在我的情况下使用 :( 稍后的模型）

(‘Third text with Brand Name', {“entities”: [(16, 21, 'ORG'), (22, 26, 'ORG')]})

或者我应该使用不同的标签格式，例如。生物 ? 所以 Brand 将是 B-ORG 而 Name 将是 I-ORG ？
- 如果我可以这样为 Spacy 准备：

(‘Third text with Brand Name', {“entities”: [(16, 21, 'B-ORG'), (22, 26, 'I-ORG')]})

或者我应该更改 train_data 的格式，因为我还需要 BIO 中的“O”？
如何？像这样？ :

(‘Third text with Brand Name', {"entities": ["O", "O", "O", "B-ORG", "I-ORG"]})

问题是关于“带有品牌名称的第三文本”的 train_data 格式 - 如何标记实体 。如果我有格式，我会处理代码。 :)

3 个或更多单词实体的相同问题。 :)

Answer 1

您可以只提供整个实体的开始和结束偏移量。您将此描述为“将其视为一个词”，但字符偏移与标记化没有任何直接关系 - 它们不会影响标记器输出。

如果您的实体的开始和结束与标记边界不匹配，您将收到错误消息，但实体是一个标记还是多个标记并不重要。

我建议您查看 spaCy 文档中的 training data section。您的具体问题没有明确回答，但这只是因为 multi-token 条目不需要特殊处理。示例包括 multi-token 个实体。

关于 BIO 标记，有关如何将其与 spaCy 一起使用的详细信息，您可以查看 spacy convert 的文档。

python Spacy custom NER – 如何准备多词实体？

python Spacy custom NER – how to prepare multi-words entities?

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