Boundary-Enhanced-NER 如何用别的数据集进行训练?
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- IT论之程序员 2023-06-11 09:36关注
Boundary-Enhanced-NER 是一种基于边界的命名实体识别方法。要使用其他数据集训练,你需要:
- 准备训练数据 - 需要命名实体标注的数据集,比如CoNLL2003等。
- 预处理数据 - 把数据转换成Boundary-Enhanced-NER模型需要的输入格式。它需要句子、词性、命名实体标签等信息。
- 配置模型 - 修改模型的config文件,指定训练数据和评估数据的路径等。
- 训练模型 - 使用boundary_enhanced_ner_trainer.py脚本训练模型。命令如下:
bash
python boundary_enhanced_ner_trainer.py
--model_config_path config/model.json
--data_config_path config/data.json
--output_dir output/
--use_pretrained_model bert-base-cased - 评估模型 - 使用boundary_enhanced_ner_evaluator.py评估训练好的模型。命令如下:
bash
python boundary_enhanced_ner_evaluator.py
--model_config_path config/model.json
--data_config_path config/data.json
--output_dir output/ \
--eval_data_path path/to/eval/data
所以主要工作是准备数据和修改配置。Boundary-Enhanced-NER框架本身可以使用任意NER数据集进行训练和评估。希望这个简要流程能帮助你使用其他数据集训练Boundary-Enhanced-NER模型。
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