BaşlayınÜcretsiz başlayın

NER için EntityRuler

EntityRuler, mevcut bir modelin EntityRecognizer bileşeniyle birleştirilerek doğruluğu artırılabilir. Bu egzersizde, en_core_web_sm modelinin mevcut NER bileşeniyle bir EntityRuler bileşenini birleştirmeyi pratik edeceksin. Model nlp olarak zaten yüklü.

EntityRuler, NER bileşeninden önce eklendiğinde, varlık tanıyıcı mevcut varlık aralıklarına saygı duyar ve adlandırılmış varlık tanıma görevinin doğruluğunu artırmak için EntityRulera eklenen desenlere göre tahminlerini ayarlar.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

spaCy ile Natural Language Processing

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • EntityRulerı ner bileşeninden önce nlp içine ekle.
  • Küçük harfli new york group ifadesini ORG olarak sınıflandıracak bir token varlık deseni tanımla.
  • patterns listesini EntityRuler bileşenine ekle.
  • Modeli çalıştır ve Doc kapsayıcısı için varlık metni ve türünden oluşan ikilileri (tuple) yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "New York Group was built in 1987."

# Add an EntityRuler to the nlp before NER component
ruler = nlp.____("entity_ruler", ____="ner")

# Define a pattern to classify lower cased new york group as ORG
patterns = [{"label": "ORG", "pattern": [{"lower": ____}]}]

# Add the patterns to the EntityRuler component
ruler.____(____)

# Run the model and print entities text and type for all the entities
doc = ____
print([(ent.____, ent.____) for ent in doc.____])
Kodu Düzenle ve Çalıştır