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java - 我如何在 OpenNLP 中训练命名实体识别器标识符?

coder 2024-03-05 原文

好的,我有以下代码来训练来自 OpenNLP 的 NER 标识符

FileReader fileReader = new FileReader("train.txt");
ObjectStream fileStream = new PlainTextByLineStream(fileReader);
ObjectStream sampleStream = new NameSampleDataStream(fileStream);
TokenNameFinderModel model = NameFinderME.train("pt-br", "train", sampleStream, Collections.<String, Object>emptyMap());
nfm = new NameFinderME(model); 

我不知道我是否做错了什么或是否缺少某些东西,但分类不起作用。我假设 train.txt 是错误的。

发生的错误是所有标记都只归为一种类型。

我的 train.txt 数据类似于以下示例,但条目的变化和数量更多。另一件事是,我每次都从文本中逐字查找,而不是所有标记。

<START:distance> 8000m <END>
<START:temperature> 100ºC <END>
<START:weight> 50kg <END>
<START:name> Renato <END>

有人可以证明我做错了什么吗?

最佳答案

你的训练数据不对。

您应该将所有实体放在一个句子的上下文中:

At an altitude of <START:distance> 8000m <END> the temperature of boiling water is less than <START:temperature> 100ºC <END> .
The climber <START:name> Renato <END> is carrying <START:weight> 50kg <END> of equipment.

如果您的训练数据来自真实世界的句子并且与您要分类的句子具有相同的风格,您将获得更好的结果。例如,如果你要处理新闻,你应该使用报纸语料库进行训练。

此外,您还需要数千个句子来构建您的模型!也许您可以从 100 个开始引导并使用较差的模型来改进您的语料库并再次训练您的模型。

当然你应该对一个句子的所有标记进行分类,否则将没有上下文来决定实体的类型。

关于java - 我如何在 OpenNLP 中训练命名实体识别器标识符?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6952512/

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