首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何将带有命名实体的CoNNL格式的文本导入到spaCy中,用我的模型推断实体,并将它们写入相同的数据集(使用Python)?

要将带有命名实体的CoNNL格式的文本导入到spaCy中,并使用模型推断实体,并将它们写入相同的数据集,您可以按照以下步骤进行操作:

步骤1:安装spaCy和相关库 首先,确保已经安装了Python和pip。然后通过运行以下命令来安装spaCy和其他必要的库:

代码语言:txt
复制
pip install -U spacy
python -m spacy download en_core_web_sm

步骤2:准备数据集 将带有命名实体的CoNNL格式的文本保存为一个.txt文件,每个句子占一行,并在每个句子的每个单词之间使用制表符分隔。示例:

代码语言:txt
复制
Apple    B-ORG
is    O
headquartered    O
in    O
Cupertino    B-LOC
.    O

步骤3:导入文本并推断实体 使用以下代码将文本导入spaCy并推断实体:

代码语言:txt
复制
import spacy
from spacy.tokens import Doc, Span
from spacy.gold import GoldParse

# 加载预训练模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 读取CoNNL格式的文本
with open("input.txt") as f:
    text = f.read().strip()

# 将文本分割为句子
sentences = text.split("\n\n")

# 创建空的Doc对象
doc = Doc(nlp.vocab)

# 遍历每个句子
for sentence in sentences:
    words, labels = zip(*[line.split("\t") for line in sentence.split("\n")])
    # 创建词汇项并添加到Doc对象
    doc.extend(words)
    # 为实体标签创建Span对象并设置开始和结束位置
    for start, end, label in GoldParse.blankGoldsFromArrays([list(words)], entities=[list(labels)]):
        span = Span(doc, start=start, end=end, label=label)
        # 将Span对象添加到Doc对象的实体列表中
        doc.ents = list(doc.ents) + [span]

# 对Doc对象应用模型
doc = nlp.get_pipe("ner")(doc)

在上述代码中,我们首先加载了预训练的英语模型。然后,我们读取CoNNL格式的文本文件,并将其分割为句子。接下来,我们创建一个空的Doc对象,并通过遍历每个句子,将词汇项和实体标签添加到Doc对象中。最后,我们使用模型进行实体推断。

步骤4:将实体写入数据集 将实体写入相同的数据集,您可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
# 打开输出文件以写入实体
with open("output.txt", "w") as f:
    # 遍历每个实体
    for ent in doc.ents:
        # 将实体的文本和标签写入文件
        f.write(f"{ent.text}\t{ent.label_}\n")

在上述代码中,我们打开一个输出文件,并遍历每个实体。然后,我们将实体的文本和标签写入输出文件。

完成上述步骤后,您将成功将带有命名实体的CoNNL格式的文本导入到spaCy中,并使用模型推断实体,并将它们写入相同的数据集。请注意,以上代码示例假设您已经安装了所需的库并将输入文本保存为名为"input.txt"的文件,将实体写入名为"output.txt"的文件。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

知识图谱基础构建指南

命名实体识别(NER, Named Entity Recognition):识别文本实体,如人名、地名、组织机构等。...数据可以来自多种渠道,包括公开数据库、企业内部数据、学术文献等。1 数据收集在本示例,我们使用一个简单文本数据,包含书籍、作者以及他们出版社信息。这个数据将作为我们知识图谱基础。...我们将编写 Python 脚本,将原始文本解析为标准化三元组格式。...for triple in triples: print(triple)我们使用正则表达式 re.match() 从文本中提取书名、作者和出版社,并将它们存储为三元组 (实体1, 关系, 实体2)...在实际项目中,通常会使用命名实体识别(NER)和关系抽取模型来自动识别和抽取实体与关系。此处我们简化为基于规则抽取,适用于结构化数据

13620

NLP文本分析和特征工程

语言检测,文本清理,长度测量,情绪分析,命名实体识别,n字频率,词向量,主题建模 前言 在本文中,使用NLP和Python解释如何分析文本数据并为机器学习模型提取特征。 ?...现在已经设置好了,将从清理数据开始,然后从原始文本中提取不同见解,并将它们添加为dataframe新列。这个新信息可以用作分类模型潜在特征。 ?...对于每个新闻标题,将把所有已识别的实体放在一个新列(名为“tags”)并将同一实体文本中出现次数一并列出。...例如,要查找具有相同上下文单词,只需计算向量距离。 有几个Python库可以使用这种模型SpaCy就是其中之一,但由于我们已经使用过它,将谈谈另一个著名软件包:Gensim。...展示了如何检测数据使用语言,以及如何预处理和清除文本。然后解释了长度不同度量,Textblob进行了情绪分析,并使用SpaCy进行命名实体识别。

3.9K20
  • NLP研究者福音—spaCy2.0引入自定义管道和扩展

    所以Language类总是带有管道状态。spacy.load()将其全部放在一起,然后返回一个带有管道语言实例并访问二进制数据。...spaCy默认管道组件,如标记器,解析器和实体识别器现在都遵循相同接口,并且都是子类Pipe。如果你正在开发自己组件,则使用Pipe接口会让它完全可训练化和可序列化。...又或者也许你应用程序需要使用spaCy命名实体识别器查找公众人物姓名,并检查维基百科上是否存在有关它们页面。...在此之前,你通常会在文本上运行spaCy以获取您感兴趣信息,将其保存到数据并在稍后添加更多数据。这样做没有问题,但也意味着你丢失了原始文档所有引用。...但也必须有一些对特定情况进行处理spaCy扩展,使其与其他库更好地互操作,并将它们一起用来更新和训练统计模型

    2.2K90

    命名实体识别(NER)

    NLP命名实体识别(NER):解析文本实体信息自然语言处理(NLP)领域中命名实体识别(NER)是一项关键任务,旨在从文本中提取具有特定意义实体,如人名、地名、组织机构、日期等。...这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用扮演着重要角色。本文将深入探讨NER定义、工作原理、应用场景,并提供一个基于PythonspaCy简单示例代码。什么是命名实体识别(NER)?...NER目标是从自然语言文本捕获关键信息,有助于更好地理解文本含义。NER工作原理NER工作原理涉及使用机器学习和深度学习技术来训练模型,使其能够识别文本实体。...以下是NER一般工作流程:数据收集和标注:首先,需要一个带有标注实体训练数据。这些数据包含了文本实体位置和类别信息。特征提取:将文本转化为机器学习算法可以理解特征。...常见算法包括条件随机场(CRF)、支持向量机(SVM)和循环神经网络(RNN)。模型评估:使用测试数据评估模型性能,检查其在未见过数据泛化能力。

    2.4K181

    利用BERT和spacy3联合训练实体提取器和关系抽取器

    传统上,命名实体识别被广泛用于识别文本实体并存储数据以进行高级查询和过滤。然而,如果我们想从语义上理解非结构化文本,仅仅使用NER是不够,因为我们不知道实体之间是如何相互关联。...在上一篇文章基础上,我们使用spaCy3对NERBERT模型进行了微调,现在我们将使用spaCyThinc库向管道添加关系提取。 我们按照spaCy文档概述步骤训练关系提取模型。...当然,你可以为你自己例训练你自己关系分类器,例如在健康记录或财务文档公司收购查找症状原因/影响。 在本教程,我们将只介绍实体关系提取部分。...-3-6a90bfe57647 数据注释: 在上一篇文章,我们使用ubai文本注释工具来执行联合实体提取和关系抽取,因为它多功能接口允许我们在实体和关系注释之间轻松切换(见下文): http:...联合实体和关系提取管道: 假设我们已经训练了一个transformer-NER模型,就像我在上一篇文章中所说那样,我们将从网上找到工作描述中提取实体(这不是训练或开发一部分),并将它们提供给关系提取模型来对关系进行分类

    2.9K21

    PythonNLP

    在这篇文章将探讨一些基本NLP概念,并展示如何使用Python中日益流行spaCy包实现它们。这篇文章是针对绝对NLP初学者,但是假设有Python知识。 spaCy是什么?...请注意,在这里,使用是英语语言模型,但也有一个功能齐全德语模型,在多种语言中实现了标记化(如下所述)。 我们在示例文本上调用NLP来创建Doc对象。...一个直接例是机器学习,特别是文本分类。例如,在创建“词袋”之前对文本进行词形避免可避免单词重复,因此,允许模型更清晰地描绘跨多个文档单词使用模式。...实体识别 实体识别是将文本中找到命名实体分类为预定义类别(如人员,地点,组织,日期等)过程.scaCy使用统计模型对广泛实体进行分类,包括人员,事件,艺术作品和国籍/宗教(参见完整清单文件)。...在后面的文章将展示如何在复杂数据挖掘和ML任务中使用spaCy

    4K61

    2022年必须要了解20个开源NLP 库

    在本文中,列出了当今最常用 NLP 库,并对其进行简要说明。它们在不同例中都有特定优势和劣势,因此它们都可以作为专门从事 NLP 优秀数据科学家备选方案。...spaCy 带有预训练管道,目前支持 60 多种语言标记化和训练。...它具有最先进神经网络模型,可以用于标记、解析、命名实体识别、文本分类、并且使用 BERT 等预训练Transformers进行多任务学习,可以对模型进行 打包、部署和工作,方便生产环境部署。...Flair 是一个强大 NLP 库。Flair 目标是将最先进 NLP 模型应用于文本,例如命名实体识别 (NER)、词性标注 (PoS)、对生物医学数据特殊支持、语义消歧和分类。...它可以接收原始的人类语言文本输入,并给出单词基本形式、词性、公司名称、人名等,规范化和解释日期、时间和数字量,标记句子结构 在短语或单词依赖方面,并指出哪些名词短语指的是相同实体

    1.2K10

    NLP揭秘:从自然语言处理角度出发,女儿也是灭霸真爱

    所以,不看代码也不会影响你对其余内容理解。 灭霸 图片来源:Marvel 处理数据 实验中使用数据文本语料库(通常在NLP称为语料库)是电影脚本。但是,在使用这些数据之前,需要做一下筛选。...要在spaCy处理一段文本,首先需要加载语言模型,然后在文本语料库上调用模型进行文本处理。结果会输出一个涵盖所有已处理文本Doc文件。...因此,在特定角色个人台词,通过使用前面相同程序,找到了出现次数前十动词和名词。 由于电影中有很多角色,所以本实验只选择了一些台词数量较多角色。...根据有关spaCy网页说明,命名实体是“指定名称实际对象——例如,一个人、一个国家、一个产品或一本书标题。”所以,了解这些实体就意味着了解角色在说些什么。...NLP相似度定义为,描述两段文本结构或句法涵义有相关性度量——通常,相似度得分介于0到1之间,0表示完全不同,1表示完全相似(或者两段文本完全相同)。

    1K30

    做项目一定用得到NLP资源【分类版】

    数据文件,每一行为一条json格式谣言数据 github 中文问答数据 链接 提取码 2dva 微信公众号语料 3G语料,包含部分网络抓取微信公众号文章,已经去除HTML,只包含了纯文本...CMRC 2018数据:哈工大讯飞联合实验室发布中文机器阅读理解数据。根据给定问题,系统需要从篇章抽取出片段作为答案,形式与SQuAD相同。...有一些英文package使用spacy英文模型,如果要适配中文,可能需要使用spacy中文模型。...(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据新版、神经网络关系抽取、基于bert命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包...AI开源软件库和科研工具,目的是促进自动意义提取和文本理解以及知识探索和推断、简历自动筛选系统、基于命名实体识别的简历自动摘要、中文语言理解测评基准,包括代表性数据&基准模型&语料库&排行榜、树洞

    2K40

    Prodigy,从根本上有效自主学习驱动注释工具

    命名实体识别:从现有的模型开始并调整其准确性,添加一个新实体类型或从头开始训练一个新模式。Prodigy支持创建术语列表新模式,并使用它们来引导NER模型。...文本分类:分类文本意图,情绪,话题,或任何其他计划。在长文档,可以使用一种注意力机制,这样你只需要阅读它认为最相关句子。 文本相似度:将一个数值相似的分数分配给两段文字。...立即导出并使用模型 Prodigy可以导出现成模型,这使得测试结果很容易,并将其投入生产。内置NLP Recipes输出spaCy模型,你可以将其打包到可安装模块。...对各种文件格式支持 Prodigy支持最常用文件格式并将检测到从文件扩展中使用加载器。 ? 数据科学工作流缺失部分 Prodigy汇集了来自机器学习和用户体验最先进见解。...扩展spaCy最先进命名实体识别器。 在你正在研究文本上,提高spaCy模型准确性。 A/B测试机器翻译、字幕或图像处理系统。 注释图像分割和对象检测数据

    2.3K100

    亲手制作一个《哈利·波特》人物图谱,原来罗恩和赫敏姻缘从第一部就已注定?

    总体来说,整个过程被分为了5步: 爬取“哈利波特迷”网站数据 书籍文本预处理 基于 SpaCy 规则匹配实体识别 推断字符之间关系 将结果存储到 Neo4j 图形数据 作者将整个过程记录了一个Google...第三步,基于SpaCy规则匹配实体识别 作者一开始试了几个不同命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)模型SpaCy、HuggingFace、Flair,甚至是 Stanford...但是这些模型都不能很好地满足要求。因此,作者决定使用SpaCy基于规则模式匹配特性,而不是自己训练模型。...推断角色之间关系则非常简单,首先,需要定义相互作用距离阈值或两个字符之间关系。 作者将距离阈值定义为14,也就是说,如果两个字符在14个单词距离内共同出现,那么我们假设它们一定是相互作用。...如果简单分析这句话,会让“哈利”和“邓布利多”发生两次互动,因此需要按照引用单个实体相同字符顺序合并实体,来解决重复统计问题。

    1.1K10

    NLP推理与语义相似度数据

    将提供中文分词、词性标注、命名实体识别、情感分析、知识图谱关系抽取、关键词抽取、文本摘要、新词发现等常用自然语言处理功能。...,命名实体识别,关系抽取,分类树构建,数据挖掘 CLDC中文语言资源联盟 中文 Wikipedia Dump 基于不同语料、不同模型(比如BERT、GPT)中文预训练模型 中文预训练模型框架,支持不同语料...原始数据为 json 格式,笔者将其处理成形如 LCQMC 三列格式,每列之间使用 '\t' 分隔: 真的超级生气 气死了 1你生日是几月几日 你老师生日是几月几日.../paws 北大中文文本复述数据 PKU-Paraphrase-Bank 北大发布中文文本复述语料库,每条数据包含两列,分别表示两个具有相同含义句子,列与列之间使用 '\t' 分隔。...该数据格式和 Chinese-MNLI 一致,原始每条数据为 json 格式,笔者将其转化成形如 LCQMC 三列格式,处理后数据预览如下: 马和马车在花园里施肥农民。

    1.7K30

    5分钟NLP:快速实现NER3个预训练库总结

    文本自动理解NLP任务命名实体识别(NER)是首要任务。NER模型作用是识别文本语料库命名实体例如人名、组织、位置、语言等。 NER模型可以用来理解一个文本句子/短语意思。...它可以识别文本可能代表who、what和whom单词,以及文本数据所指其他主要实体。 在本文中,将介绍对文本数据执行 NER 3 种技术。这些技术将涉及预训练和定制训练命名实体识别模型。...NLTK包提供了一个参数选项:要么识别所有命名实体,要么将命名实体识别为它们各自类型,比如人、地点、位置等。...: 结果如下: 基于 Spacy 预训练 NER Spacy 包提供预训练深度学习 NER 模型,可用文本数据 NER 任务。...NER 使用 NLTK 和 spacy NER 模型前两个实现是预先训练,并且这些包提供了 API 以使用 Python 函数执行 NER。

    1.5K40

    NLP 教程:词性标注、依存分析和命名实体识别解析与应用

    我们将通过spaCy这个 python 库,来调用上述三种功能,从而对圣经主要角色进行挖掘,并分析他们行为。接着,我们将尝试对得到结构化数据做一些有趣可视化。...为了进一步分析,我们需要留意那些带有nsubj关系词条,这表示它们是句子主语。在这个例子,意味着我们需要将词语「fox」记录下来。 命名实体识别 最后就是命名实体识别了。...命名实体是指句子专有名词。计算机已经能很好地识别出句子命名实体,并区分其实体类型。 spaCy是在文档级层面进行命名实体识别的操作。这是因为一个实体名称可能跨越多个词条。...首先,我们从 github 仓库中加载 json 格式圣经。然后,对于抽取出每段经文文本,利用spaCy对其进行依存分析和词性标注,并将分析后结果储存起来。 ? ?...此外,我们红色指示线将旧约和新约区分开来。 ? ? 可视化分析 在圣经开始部分,即创世纪,上帝被反复提及。 在新约各卷,LORD 这个词不再被当做实体使用

    2.2K30

    计算机如何理解我们语言?NLP is fun!

    有了这些信息,我们就可以使用NLP自动提取文本中提到真实世界位置列表。 命名实体识别(Named Entity Recognition,NER)目标是用它们所代表真实概念来检测和标记这些名词。...在我们NER标记模型运行每个标记之后,这条句子看起来如下图所示: ? 但是,NER系统并非只是简单地进行字典查找。相反,它们使用单词如何出现在句子上下文和统计模型来猜测单词所代表名词类型。...如下图所示,是文本为“London”一词进行指代消解结果: ? 通过将指代消解、解析树和命名实体信息相结合,我们应该能够从这段文本中提取大量信息!...之所以出现这种错误是因为训练集中没有与之类似的东西,它所能做出最好猜测。如果你要解析具有此类唯一或专用术语文本,你就需要对命名实体检测进行一些模型微调。...▌提取事实 除了 spaCy 外,还可以一个叫 textacy python 库,它在spaCy 基础上,实现了几种常见数据提取算法。

    1.6K30

    初学者|一文读懂命名实体识别

    来自 AI小白入门 作者 yuquanle 本文对自然语言基础技术之命名实体识别进行了相对全面的简绍,包括定义、发展历史、常见方法、以及相关数据,最后推荐一大波python实战利器,并且包括工具用法...命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER),又称作“专名识别”,是指识别文本具有特定意义实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。...简单讲,就是识别自然文本实体指称边界和类别。...print(term_list) [/r, 爱/v, 北京/ns, 天安门/ns, !/w] NLTK NLTK是一个高效Python构建平台,用来处理人类自然语言数据。...382 Crfsuite 可以载入自己数据去训练CRF实体识别模型

    1.5K10

    入门 | 自然语言处理是如何工作?一步步教你构建 NLP 流水线

    但随着时间推移,我们 NLP 模型将继续以更好方式解析文本。 步骤 6b:寻找名词短语 到目前为止,我们把句子每个词都看作是独立实体。...利用这些信息,我们可以使用 NLP 自动提取到文档中提到真实世界地名列表。 命名实体识别(NER)目标是用它们所代表真实世界概念来检测和标记这些名词。...命名实体检测通常需要一小段模型微调(https://spacy.io/usage/training#section-ner),如果您正在解析具有独特或专用术语文本。...让我们来检测实体使用它来建立一个数据洗涤器。...但在此之前,先安装 spaCy(https://spacy.io/)并开始去使用它!可能你不是一个 Python 用户,也可能你最终使用是一个不同 NLP 库,但这些想法都应该是大致相同

    1.7K30

    深度 | 你知道《圣经》主要角色有哪些吗?三种NLP工具将告诉你答案!

    本文将以《圣经》为例, spaCy Python 库把三个最常见 NLP 工具(理解词性标注、依存分析、实体命名识别)结合起来分析文本,以找出《圣经》主要人物及其动作。...就文本分析而言,数据科学家们通常使用自然语言处理(NLP)。我们将在这篇博客涵盖 3 个常见 NLP 任务,并且研究如何将它结合起来分析文本。这 3 个任务分别是: 1....我们将使用 spaCy Python 库把这三个工具结合起来,以发现谁是《圣经》主要角色以及他们都干了什么。我们可以从那里发现是否可以对这种结构化数据进行有趣可视化。...计算机已经相当擅长分析句子是否存在命名实体,也能够区分它们属于哪一类别。 spaCy 在文档水平处理命名实体,因为实体名字可以跨越多个分词。...我们可以使用词性标注、依存分析、实体命名识别的一部分来了解大量文本所有角色及其动作。因其文本长度和角色范围之广,《圣经》是一个很好例子。 我们正在导入数据每个《圣经》经文包含一个对象。

    1.6K10

    pythongensim入门

    Gensim是一个强大Python库,专门用于处理文本数据和实现文本向量化。 本篇文章将带你入门使用Gensim库,介绍如何在Python文本进行向量化,并用其实现一些基本文本相关任务。...语料库是一个文本数据,可以包含多个文档或文本样本。Gensim支持从多种格式语料库加载数据,如txt、csv、json等。...TextCorpus​​类用于从txt格式文件加载文本数据。构建词袋模型词袋模型是一种常用文本向量化方法,它将每个文本样本表示为一个向量,向量每个元素表示一个单词在文本出现次数。...首先,我们使用​​fetch_20newsgroups​​函数加载了一个包含20个不同主题新闻组数据。然后,使用​​TfidfVectorizer​​构建了词袋模型并将文本样本向量化。...类似于 Gensim 库有:NLTK(Natural Language Toolkit):NLTK 是 Python 一个自然语言处理库,提供了一系列文本处理和标注工具,如分词、词性标注、命名实体识别等

    59120
    领券