Вопрос или проблема
У меня есть неструктурированные документы, из которых мне нужно извлечь такие данные, как имя покупателя, имя продавца, дата истечения срока, дата покупки и т. д. Я планировал использовать spacy (кастомная идентификация сущностей (следуя этому блогу https://medium.com/@manivannan_data/how-to-train-ner-with-custom-training-data-using-spacy-188e0e508c6)). Но иногда имя покупателя предсказывается как имя продавца и наоборот, и также иногда я получаю несколько неправильно предсказанных данных в одной сущности, когда передаю весь текст документа. К вашему сведению, эти документы имеют примерно от 2 до 20 страниц, поэтому в них много контента.
Может кто-то поделиться, можем ли мы использовать какие-либо другие пакеты для повышения точности? Если нет, то как мне нужно обучить модель, чтобы точность была выше? Спасибо заранее.
Попробуйте очистить ваш документ и используйте библиотеку flair, это удобная библиотека от Zalando Research, которая позволяет быстро выполнять всевозможные задачи NLP. Особенно NER.
Ответ или решение
Вопрос о том, какой алгоритм лучше всего подходит для извлечения сущностей из неструктурированных документов, является важной темой в области обработки естественного языка (NLP). В данном случае вы работаете с документами объемом от 2 до 20 страниц и пытаетесь извлекать такие данные, как имена покупателей и продавцов, даты истечения и покупки. Ваша текущая реализация с использованием библиотеки spaCy показывает неоднозначные результаты, где имена покупателей иногда определяются как имена продавцов и наоборот.
В первую очередь, давайте рассмотрим, какие подходы и технологии могут быть применены для решения вашей проблемы.
1. Алгоритмы и библиотеки для извлечения сущностей
a. spaCy
Если вы уже начали работу со spaCy и столкнулись с проблемами, важно убедиться, что ваш процесс обучения модели был тщательным. Ниже приведены некоторые рекомендации по улучшению обучения:
- Подбор данных: Убедитесь, что ваш обучающий набор данных достаточно велик и содержит разнообразные примеры для каждой сущности. Больше обучающих примеров приводит к меньшему числу ошибок в классификации.
- Аугментация данных: Попробуйте искусственно увеличить обучающий набор, используя методы аугментации данных, такие как замена синонимов или переформулирование предложений.
- Индивидуальная разметка: Проводите более детальную аннотацию с использованием различных меток для указания на роли различных сущностей (например, Buyer_Name, Seller_Name, etc.).
b. Flair
В комментарии было предложено использовать библиотеку Flair, которая действительно предлагает удобный интерфейс для выполнения задач извлечения сущностей. Flair позволяет работать с контекстными векторными представлениями слов, что может повысить точность извлечения. Рассмотрите следующие аспекты:
- Попробуйте встроенные модели: Flair предоставляет предобученные модели для NER, которые можно использовать в качестве отправной точки.
- Кастомизация: Вы можете адаптировать Flair для ваших нужд, используя дообучение на ваших данных.
c. Hugging Face Transformers
Современные архитектуры, основанные на трансформерах, такие как модели BERT, Roberta и другие из библиотеки Hugging Face, показывают выдающиеся результаты в задачах NER. Вы можете:
- Использовать предобученные модели: Облачите предобученные модели и дообучите их на ваших размеченных данных.
- Тонкая настройка: Примените методы обучения с учителем для достижения результатов от модели, более специализированной для вашей задачи.
2. Обработка и очистка данных
Перед тем как проводить обучение моделей, убедитесь, что ваши документы правильно обработаны:
- Очистка текста: Уберите все ненужные символы, исправьте ошибки форматирования и проводите нормализацию текста.
- Сегментация текста: Разделите длинные документы на разделы или абзацы, чтобы улучшить точность модели — это также может помочь избежать путаницы в идентификации сущностей.
3. Подбор гиперпараметров
Важный аспект — оптимизация гиперпараметров во время обучения модели. Подбор параметров, таких как скорость обучения, размер батча и количество эпох, может значительно повлиять на качество модели.
Заключение
В конце концов, лучший алгоритм или библиотека для извлечения сущностей из неструктурированных документов зависит от специфики ваших данных и целей проекта. Начните с тех библиотек, которые уже вам знакомы, и постепенно внедряйте новые подходы, такие как Flair или трансформеры от Hugging Face. Не забывайте про тщательное разметку данных и мониторинг результатов после каждого этапа, чтобы корректировать процессы и повышать итоговую точность. Удачи вам в вашем проекте!