【发布时间】：2020-01-13 02:40:27
【问题描述】：
例如：
句子：世界上最好的产品是雀巢饼干。
实体：
品牌：雀巢
产品：雀巢饼干
上述实体是否有效，或者我应该将它们标记为：
实体：
品牌：雀巢
产品：饼干
它会影响模型性能吗？
【问题讨论】：
标签： nlp stanford-nlp spacy feature-extraction named-entity-recognition
【发布时间】：2020-01-13 02:40:27
【问题描述】：
实体识别器仅限于预测非重叠、非嵌套跨度。训练数据应遵循相同的约束。如果您愿意，您可以在数据中包含两个带有不同注释的句子。不过，我不确定这是否会伤害或帮助您的表现。
如果您希望 spaCy 学会恢复这两个注释，您可以在管道中有两个 EntityRecognizer 实例。您需要将实体注释移动到扩展属性中，因为您不希望第二个实体识别器覆盖第一个实体设置的实体。
后果：
如果您想拥有单个 NER 标记器，您必须按如下方式标记：
实体：品牌：雀巢产品：Cookie
如果您想训练两个单独的 NER 标注器（一个用于 BRAND，一个用于 PRODUCT），那么您可以这样做：
实体：品牌：雀巢产品：雀巢饼干
【讨论】：