Трансферное обучение для извлечения именованных сущностей (NER)

Вопрос или проблема

Есть ли у кого-нибудь опыт дообучения модели NER на данных вне домена? Удалось ли дообучение, и какое примерно количество данных понадобилось?

Для уточнения: например, начальная модель NER для идентификации персон и локаций, и дообучение модели для нахождения, например:

электромобили (EVs) (например, Tesla Model 3, Polestar 2),
зарядные станции – (например, Ionity, Tesla Supercharger), и
инфраструктурные проекты – (например, завод аккумуляторов Northvolt).

Ответ или решение

Переносное обучение (Transfer Learning) представляет собой мощный метод в области обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP), который позволяет адаптировать уже обученные модели к новым задачам или данным, что особенно полезно в задачах распознавания именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER). Вопрос, связанный с дообучением NER-модели на данных из другой области знаний, вызывает интерес и сопряжен с определенными вызовами.

Теоретическая часть (Theory):

Переносное обучение позволяет использовать предварительно обученные модели, которые уже обладают богатой лексикой и пониманием структуры языка, для решения специфических задач в другой предметной области. То, что эти модели уже натренированы на большом корпусе текстов, обеспечивает им богатую основу, которую можно доработать под новые специфичные данные.

Дообучение (или fine-tuning) — это процесс небольшой настройки модели путем обучения на новом наборе данных, который соответствует задачам специфичной предметной области. В случае NER задач это может означать адаптацию модели, которая изначально распознаёт такие сущности, как «персоны» и «местоположения», для распознавания новых категорий, например, «электрические автомобили», «станции зарядки» и «инфраструктурные проекты».

Пример (Example):

Рассмотрим обширную область, связанную с новыми технологиями, например, с электромобилями и сопутствующей инфраструктурой. В этой области сущности, такие как названия моделей электромобилей (Tesla Model 3, Polestar 2), станции их зарядки (Ionity, Tesla Supercharger) и инфраструктурные проекты (Northvolt Battery Factory), становятся важными элементами текста, которые требуют точного распознавания.

Предположим, у нас есть общая NER-модель, обученная на широком наборе данных для выделения стандартных категорий, таких как люди и места. Задача состоит в адаптации этой модели к новому домену данных, чтобы распознавать указанные выше сущности.

Применение (Application):

Для успешного дообучения на примере наших категорий вам потребуется следовать нескольким ключевым шагам:

Подготовка данных: Вам необходимо собрать размеченные данные, соответствующие новым категориям сущностей. Для каждой из категорий важно иметь достаточное количество примеров, которые будут использоваться для обучения модели. Обычно количество таких данных варьируется в зависимости от сложности задачи и требуемой точности, но для начала может потребоваться порядка нескольких тысяч размеченных предложений.
Дообучение модели: Используйте предварительно обученную NER-модель, например, основанную на архитектуре трансформеров (например, BERT, RoBERTa), и начните процесс дообучения. Важно, чтобы размер нового обучающего набора был достаточным для того, чтобы модель могла выявлять контекстные зависимости, связанные с новыми категориями.
Оценка и валидация: После обучения модели необходимо ее оценить на валидационной выборке, не использовавшейся для обучения. Регуляризация модели и оценка различных метрик, таких как Precision, Recall и F1-Measure, помогут понять, насколько эффективно модель распознает новые категории сущностей.
Анализ ошибок: Проведение анализа ошибок поможет выявить потенциальные ограничения и области для доработки. Часто необходимо корректировать разметку или дополнять обучающую выборку сложными для распознавания примерами.

Что касается количества данных, оно зависит от специфики и разнообразия новых категорий сущностей, но рекомендуется начинать с нескольких тысяч примеров каждой категории для достижения значимых результатов. В идеале, в процессе итеративного обучения улучшайте качество и объем данных.

Таким образом, переносное обучение для задачи распознавания именованных сущностей в новой предметной области — это многоэтапный процесс, который включает в себя сбор специализированных данных, правильную настройку моделей и всестороннюю оценку их эффективности. Успешность дообучения во многом определяется качеством исходного размеченного набора данных и целесообразным использованием современных инструментов и методологий в области NLP.