Вопрос или проблема
У меня есть набор данных (в формате CSV).
Моя основная цель – распознавание именованных сущностей и использование алгоритмов, которые на сегодня являются передовыми, например, согласно сайту nlpprogress.com.
Одним из таких передовых методов является этот репозиторий: https://github.com/ZihanWangKi/CrossWeigh/tree/master
Теперь, из того что я видел, для распознавания именованных сущностей мне нужно создать файл в формате BIO.
Которого у меня сейчас нет.
У меня есть csv с разделением полей на соответствующие заголовки.
Вопрос в том, как создать такой набор данных с соответствующими тегами:
B-Skill, I-SKILL, B-EDU, I-EDU, B-EXP, I-EXP.
Вам нужно вручную аннотировать большую выборку вашего входного текста следующим образом:
Irrelevant O
information, O
Adaptable B-Skill
to I-Skill
stuff I-Skill
, O
Leadership B-Skill
skills I-Skill
... O
Но обычно NER предназначен для неструктурированного текста. Поэтому, если вы считаете, что структура CSV надежна, то нет смысла использовать NER, так как вы уже знаете, к какой категории относится тот или иной текст: все, что находится в столбцах ‘навыки’, относится к НАВЫКАМ, все, что в ‘опыте’, относится к ОПЫТУ и так далее.
Ответ или решение
ФОРМАТ BIO (Навыки, Квалификации, Опыт): ПОДГОТОВКА ДАННЫХ И АННОТАЦИЯ
Введение
Ваш текущий проект направлен на выполнение задачи по распознаванию именованных сущностей (NER) с использованием передовых алгоритмов. Основная задача заключается в преобразовании данных из формата CSV в файл BIO, что потребуется для правильной классификации каждой сущности в тексте.
Опыт и Профессионализм
Согласно вашей задаче, у вас уже имеется CSV-файл с подразделением на поля и соответствующими заголовками. Это упрощает задачу, поскольку у вас уже есть структурированная информация.
Понимание задачи
BIO файл позволяет отмечать начало (B) и продолжение (I) сущности, а также распознавать текст, не относящийся ни к одной из категорий (O – Outside). Ваша цель — преобразовать информацию из CSV в формат, который будет распознавать сущности, например: навыки (Skill), квалификации (Edu), и опыт (Exp).
Шаги подготовки
Шаг 1: Предобработка данных
- Исследуйте ваш CSV-файл и разберите данные на категории, такие как "Навыки", "Образование", "Опыт", и другие.
- Убедитесь, что у вас есть четкое понимание, какие данные относятся к каждой категории.
Шаг 2: Аннотирование данных
- Вручную аннотируйте примеры из вашего текста. Это необходимо для тренировки модели NER.
- Используйте теги BIO для каждой сущности:
- B-Skill и I-Skill для навыков.
- B-Edu и I-Edu для образования.
- B-Exp и I-Exp для опыта.
- Пример аннотации:
Данные O Аналитика B-Skill и I-Skill управление I-Skill финансами I-Skill
Шаг 3: Автоматизация процесса
- После того как набор данных будет достаточно великим и хорошо аннотированным, можно переходить к автоматизации.
- Разработайте скрипт, который будет автоматически классифицировать оставшиеся тексты на основе уже аннотированных данных.
Решение задачи
Поскольку ваш CSV предоставляет четко структурированные данные, возможно, прямое применение NER не оптимально. В случае четко разделенных колонок, таких как "навыки" или "опыт", вы уже располагаете необходимой информацией для категоризации, следовательно, NER может быть избыточным этапом.
Заключение
Формат BIO — ключевой элемент в успешной подготовке данных для задач NER. Детальная ручная аннотация требует времени и усилий, но это закладывает основу для создания качественной модели NER. Используйте ваше преимущество структурированных данных CSV для получения лучших результатов.
Соблюдение этих рекомендаций позволит вам эффективно подготовить ваш набор данных и применять современные алгоритмы NER для достижения высококачественных результатов в вашем проекте.