知识图谱描边1.2——NER&CRF&数据标注

named_entity_recognition

命名实体识别公司实操——详细步骤(raw数据+标注+数据集处理+crf)
项目的github地址

任务目标

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从一些工厂、单位的日常检查日志中，识别出隐患设备实体和地点实体，如下表：

	隐患日志	隐患地点	隐患设备
1	轧钢部一轧反吹压力表未校验	轧钢部	反吹压力表
2	铸管4.0施工现场多处气瓶间距不符合要求	铸管、4.0施工现场	气瓶
	……	……	……
121	煤气职业危害告知牌检测数据未更新		煤气职业危害告知牌

ps：上表的顺序仅是实例展示，不代表selected_data.xlsx中的真实情况。
实验步骤：
1、将每一句话用BIO标注方式标注
2、写dataloader
3、使用crf模型训练
下面我们介绍详细的标注工具及步骤

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数据标注：

• 想要的训练数据集展示如下：

• 使用时几点注意：

1、操作方法是用英文写的，基本能涵盖你的使用要求，花几分钟时间建一个txt文件练练就会了；
2、目前YEDDA（2020.11）只支持Python2，我用conda创建了一个py2环境；
3、支持直接导入文件（open按钮），我使用的是txt格式；
4、支持导出形式设置，标注完成后点击Export按钮即可输出，我们会得到一个.anns文件；
5、可设置快捷键命令，一键标注光标内文本
6、荧光笔标记的标签如果挨着，一定要避免重叠，一个字符的重叠都不可以，否则会出现如下错误：

数据集处理

• 数据分析：

数据量只有121句，划分为10：1（110对train数据。11对val数据，也就是用来测试的。

• 流程：

①把121个sentence和tag对以（s，t）的形式加载到内存(load_dataset)
②用固定的随机种子打乱顺序
③划分列表，再分别存储为train.txt和val.txt

CRF模型