如何在 python crfsuite 中使用 Conll 2003 语料库
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【中文标题】如何在 python crfsuite 中使用 Conll 2003 语料库【英文标题】:How do I use Conll 2003 corpus in python crfsuite 【发布时间】:2018-01-19 01:37:37 【问题描述】:我已经下载了 Conll 2003 语料库(“eng.train”)。我想用它来使用 python crfsuite 训练来提取实体。但是我不知道如何加载这个文件进行训练。
我找到了这个例子,但它不是英文的。
train_sents = list(nltk.corpus.conll2002.iob_sents('esp.train'))
test_sents = list(nltk.corpus.conll2002.iob_sents('esp.testb'))
此外,我还想在未来培训 POS 或位置以外的新实体。我该如何添加这些。
还请建议如何处理多个单词。
【问题讨论】:
有同样的问题。似乎您必须编写一个解析器,该解析器为英语产生与您提到的西班牙语示例相同的输出。你能找到更简单的路径吗? 【参考方案1】:您可以使用 ConllCorpusReader。
这里是一个通用的实现:
ConllCorpusReader('file path', 'file name', columntypes=['','',''])
这里是您可以使用的列类型列表:'WORDS', 'POS', 'TREE', 'CHUNK', 'NE', 'SRL', 'IGNORE'
示例:
from nltk.corpus.reader import ConllCorpusReader
train = ConllCorpusReader('CoNLL-2003', 'eng.train', ['words', 'pos', 'ignore', 'chunk'])
test = ConllCorpusReader('CoNLL-2003', 'eng.testa', ['words', 'pos', 'ignore', 'chunk'])
【讨论】:
以上是关于如何在 python crfsuite 中使用 Conll 2003 语料库的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
无法用crfsuite的C++ API编译一个非常简单的Tagger示例
CRF进行中文命名实体识别(使用sklearn_crfsuite进行实现)
conda install sklearn_crfsuite 在 spyder 中不起作用