- Вопрос или проблема
- Ответ или решение
- Обучение NER с использованием NLTK и пользовательских корпусных данных на неанглийском языке
- Введение
- Вопросы и ответы
- 1. Нужно ли использовать StanfordNER для обучения пользовательских корпусов в NLTK?
- 2. Должны ли грамматические шаблоны быть включены для применения к другим языкам? Каков порядок действий?
- Пример кода для обучения NER с использованием пользовательского корпуса
- Объяснение кода
- Заключение
Вопрос или проблема
Я искал информацию о настройке NER корпусов для обучения модели с использованием библиотеки NLTK из Python, но все ответы ссылаются на глава 7 книги NLTK и, честно говоря, это меня путает, как правильно обучить корпус с правильным потоком и набором данных, который имеет следующую структуру:
Eddy N B-PER
Bonte N I-PER
is V O
woordvoerder N O
van Prep O
diezelfde Pron O
Hogeschool N B-ORG
. Punc O
У меня есть несколько вопросов:
- Я нашел много статей, что для обучения пользовательских корпусов с использованием NLTK также используется библиотека StanfordNER, так должно быть? Или мы можем использовать чисто библиотеку NLTK для этого?
- Должен ли быть включен паттерн грамматики, если вы хотите применять его к другим языкам? Каков порядок действий?
И, пожалуйста, дайте мне пример кода для обучения пользовательских корпусов до получения тегов POS Tag и меток NER с использованием данных, похожих на приведённую выше структуру данных, если у вас есть. Спасибо.
Верно, что книга NLTK не кажется ясной по этому поводу. Традиционно модели NER обучаются с использованием условных случайных полей, поэтому я искал “nltk crf” и нашел этот вопрос на SO, который ссылается на этот подробный пример для NER.
Чтобы ответить на ваши вопросы:
- Сама библиотека nltk, похоже, не предлагает модель CRF, приведённый выше пример основывается на интерфейсе с CRFSuite (как упомянуто в вопросе на SO). Вероятно, можно использовать и другие интерфейсы, такие как StanfordNER.
- Сложная часть заключается в определении собственных признаков, то есть условий, которые модель использует как признаки на каждом шаге в последовательности. Таким образом, вы можете указать любую конкретную “грамматическую правило”, которое вы хотите, чтобы модель использовала.
Пример выше выглядит завершённым, но я ничего не тестировал.
Ответ или решение
Обучение NER с использованием NLTK и пользовательских корпусных данных на неанглийском языке
Введение
Обработка естественного языка (NLP) становится всё более актуальной в современном цифровом мире. Один из ключевых аспектов NLP — это распознавание именованных сущностей (NER), которое позволяет извлекать значимые объекты из текста, такие как имена, организации и даты. В данной статье мы рассмотрим, как настроить и обучить свою модель NER на основе пользовательского корпуса, используя библиотеку NLTK в Python, а также использование StanfordNER для этих целей.
Вопросы и ответы
1. Нужно ли использовать StanfordNER для обучения пользовательских корпусов в NLTK?
На самом деле, NLTK обеспечивает некоторые базовые инструменты для работы с NER, однако, для более сложных задач, включая обучение на пользовательских данных, рекомендуется использовать StanfordNER. StanfordNER предлагает более мощные алгоритмы, такие как условные случайные поля (CRF). Эти алгоритмы обеспечивают эффективную извлечение признаков и, следовательно, более высокую точность в распознавании именованных сущностей. В случае, если вы хотите использовать только NLTK, вы можете воспользоваться его базовыми функциями, но с ограниченными возможностями по сравнению с StanfordNER.
2. Должны ли грамматические шаблоны быть включены для применения к другим языкам? Каков порядок действий?
Грамматические правила играют важную роль в построении моделей для различных языков. Определение признаков — это сложный, но критически важный шаг. Вам необходимо решить, какие признаки текстов будут определять каждую категорию сущностей. Это может включать, например, части речи (POS) или контекстные признаки слова.
Чтобы адаптировать модель для другого языка, вы должны подготовить соответствующий корпус данных в нужной структуре, где каждая сущность будет помечена в формате, аналогичном приведенному вами примеру. Затем, необходимо создать функции, которые будут извлекать признаки на основе этого корпуса.
Пример кода для обучения NER с использованием пользовательского корпуса
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import pos_tag, ne_chunk
from sklearn_crfsuite import CRF
# Подготовка данных (приведём в виде списка строк)
train_data = [
[("Eddy", "N", "B-PER"), ("Bonte", "N", "I-PER"), ("is", "V", "O"),
("woordvoerder", "N", "O"), ("van", "Prep", "O"),
("diezelfde", "Pron", "O"), ("Hogeschool", "N", "B-ORG"), ("...", "Punc", "O")]
]
def extract_features(sent):
features = []
for word, tag, ner in sent:
features.append({
'word': word,
'tag': tag,
'is_upper': word[0].isupper(),
'is_digit': word.isdigit(),
'prev_word': sent[sent.index((word, tag, ner)) - 1][0] if sent.index((word, tag, ner)) > 0 else '',
})
return features
# Подготовка данных для обучения
X_train = [extract_features(s) for s in train_data]
y_train = [[label[2] for label in s] for s in train_data]
# Создание и обучение CRF модели
crf = CRF(algorithm='lbfgs', max_iterations=100)
crf.fit(X_train, y_train)
# Тестирование модели
test_sent = [("Nieuwe", "N", ""), ("universiteit", "N", ""), ("is", "V", ""), ("geopend", "P", "")]
X_test = extract_features(test_sent)
y_pred = crf.predict([X_test])
print(y_pred)Объяснение кода
- Extraction Features: Функция
extract_featuresизвлекает признаки для каждого слова в предложении, включая его часть речи и другие характеристики. - Training Data Preparation: Обучающие данные подготавливаются из пользовательского корпуса, преобразуя каждое предложение в соответствующий формат.
- CRF Model: Создаётся модель CRF и она обучается с использованием подготовленных данных.
- Testing: Модель тестируется на новом предложении.
Заключение
Обучение модели NER с использованием NLTK возможно, но для достижения более высоких результатов рекомендуется использовать библиотеку StanfordNER, особенно для сложных задач на неанглийских языках. Важно правильно подготовить коды и грамматические шаблоны, чтобы достичь желаемого результата. Приведённый пример демонстрирует основные шаги по подготовке данных и обучению модели, что служит хорошей основой для дальнейшей работы в этом направлении.