如何从表中提取上下文数据来训练自定义命名实体识别器？答案

【问题标题】：how to extract contextual data from tables to train custom named entity recognizer?如何从表中提取上下文数据来训练自定义命名实体识别器？
【发布时间】：2019-11-18 18:41:07
【问题描述】：

我有包含表格的文档，我想提取上下文信息（例如句子或任何其他形式），以便我可以标记它们并构建命名实体识别器。

有谁知道我们如何构建上下文训练数据来训练命名实体识别器，或者我们如何注释表格数据来训练命名实体识别器。

【问题讨论】：

标签： python-3.x scikit-learn nlp named-entity-recognition data-extraction

【解决方案1】：

您可以尝试使用 Spacy 构建客户 NER。该脚本可以根据您的需要进行调整。

Spacy NER 格式：[https://dataturks.com/help/dataturks-ner-json-to-spacy-train.php]

如果您有一个非常固定的 PDF 布局，您可以将它们转换为文本并使用此工具进行注释。这免费提供了类似于 Prodigy 的注释体验。

Doccano 注释工具：[https://github.com/chakki-works/doccano]

【讨论】：

【解决方案2】：

spacy-annotator 可以很好地解决您的问题。

它允许您使用 ipywidgets 在文本中注释自定义实体。
此外，注释器以 nlp 库 spaCy 喜欢的格式生成输出。

注解示例：

import pandas as pd
import re
from spacy_annotator.pandas_annotations import annotate as pd_annotate

# Data
df = pd.DataFrame.from_dict({'full_text' : ['New York is lovely but Milan is amazing!']})

# Annotations
pd_dd = pd_annotate(df,
            col_text = 'full_text',     # Column in pandas dataframe containing text to be labelled
            labels = ['GPE', 'PERSON'], # List of labels
            sample_size=1,              # Size of the sample to be labelled
            delimiter='~',              # Delimiter to separate entities in GUI
            model = None,               # spaCy model for noisy pre-labelling
            regex_flags=re.IGNORECASE   # One (or more) regex flags to be applied when searching for entities in text
            )

# Example output
pd_dd['annotations'][0]

【讨论】：