将 NER 训练数据转换为 Spacy 训练数据格式答案

【问题标题】：Converting NER training data to Spacy training data format将 NER 训练数据转换为 Spacy 训练数据格式
【发布时间】：2021-07-30 04:55:13
【问题描述】：

我正在使用 Spacy 创建印度尼西亚 NER 模型。我正在使用来自https://raw.githubusercontent.com/yohanesgultom/nlp-experiments/master/data/ner/training_data.txt的训练数据

上面使用这种Tag格式的训练数据：

Sementara itu Pengamat Pasar Modal <ENAMEX TYPE="PERSON">Dandossi Matram</ENAMEX> mengatakan,

我想将此训练数据转换为 Spacy 格式，即：

[('Sementara itu Pengamat Pasar Modal Dandossi Matram mengatakan,',{"entities:"([35, 51, 'PERSON'])})]

我还是 Python 库的新手，知道如何转换火车数据吗？或者知道使用哪个库？

谢谢。

【问题讨论】：

标签： python nlp training-data named-entity-recognition spacy-3

【解决方案1】：

对于简单的 XML 类型注释，您可以使用 BeautifulSoup。这是一个稍微简单的标记示例：

from bs4 import BeautifulSoup

raw = "I went to <PLACE>Tokyo 3</PLACE> last year."
soup = BeautifulSoup(raw, features="html.parser")

out = ""
tags = []
idx = 0
for el in soup:
    text = el
    if hasattr(el, "text"):
        # it's a tag, save it
        text = el.text
        start = idx
        end = idx + len(el.text)
        tags.append( (el.name, start, end) )

    out += text
    idx += len(text)

print(out)
for tag in tags:
    print(tag[0], out[tag[1]:tag[2]], sep="\t")

一旦你有了这个示例代码给出的字符跨度，获取 spaCy 格式数据就很简单了。

【讨论】：