带有自定义数据的 Huggingface NER答案

【问题标题】：Huggingface NER with custom data带有自定义数据的 Huggingface NER
【发布时间】：2021-09-30 00:36:19
【问题描述】：

我有一个 csv 数据如下。

**token**      **label**
0.45"      length
1-12       size
2.6"       length
8-9-78     size
6mm        length

每当我得到如下文字时

6mm 8-9-78 silver head

我应该可以说length = 6mm 和size = 8-9-78。我是 NLP 世界的新手，我正在尝试使用 Huggingface NER 解决这个问题。我浏览了各种文章。我不知道如何使用自己的数据进行训练。我应该使用哪个model/tokeniser？还是我应该自己建造？任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python nlp huggingface-transformers named-entity-recognition

【解决方案1】：

我可能会先看看 spaCy 的模式匹配 + NER。 spacy 提供的模式匹配规则非常强大，尤其是与它们的统计 NER 模型结合使用时。您甚至可以使用您开发的模式来创建您自己的自定义 NER 模型。这将使您很好地了解您仍然存在差距或复杂性的地方，这些差距或复杂性可能需要其他东西，例如 Huggingface 等。

如果您愿意付费，您还可以利用 prodigy，它提供了一个带有 Human In the Loop 交互的漂亮 UI。

Adding REGEX entities to SpaCy's Matcher

【讨论】：

【解决方案2】：

我有两种选择，一种是Spacy（由@scarpacci 建议），另一种是SparkNLP。我选择了SparkNLP 并找到了解决方案。我将数据格式化为 CoNLL 格式并使用 Spark 的 NerDlApproach 和 GLOVE word embedding 进行训练。

【讨论】：