本文介绍了区分大小写的实体识别的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我有全部以小写形式存储的关键字，例如我正在尝试对其执行实体提取的"折扣耐克鞋"。我遇到的问题是，当涉及到NER时，Spacy似乎区分大小写。请注意，我不认为这是特定于Spacy的。
当我运行...
doc = nlp(u"i love nike shoes from the uk")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
.不返回任何内容。
当我运行...
doc = nlp(u"i love Nike shoes from the Uk")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
我得到以下结果...
Nike 7 11 ORG
Uk 25 27 GPE
我应该只使用标题大小写吗？有没有其他我可以使用的解决办法？
推荐答案
Spacypre-trained statistical models在大量一般新闻和Web文本语料库上进行了培训。这意味着实体识别器可能只看到很少的全小写示例，因为这在这些类型的文本中很少见。在英语中，大写也是命名实体的一个强有力的指标(与德语不同，在德语中，所有名词通常都是大写的)，因此该模型可能倾向于更多地关注这一点。
如果您使用的文本没有正确的大小写，您可能希望微调模型以降低这里的敏感度。有关更多详细信息和代码示例，请参阅updating the named entity recognizer上的文档。
生成训练示例希望不会非常困难，因为您可以使用现有的注释和数据集，或者使用预先训练的模型创建一个，然后将所有内容小写。例如，您可以获取具有适当大小写的文本，在其上运行模型并提取文本中的所有实体跨度。接下来，将所有文本小写，并使用新数据更新模型。一定要把文本和适当的大写混合在一起，因为你不想让模型学到"现在一切都是小写的！大写已经不复存在了！"。 顺便说一句，如果您有可以使用一个列表或一组规则定义的实体，您可能还想签出EntityRuler component。它可以与统计实体识别器结合使用，并允许您传入精确匹配的字典或不区分大小写的抽象令牌模式。例如，[{"lower": "nike"}]将匹配一个小写形式为"Nike"的令牌，即"Nike"、"Nike"等。
这篇关于区分大小写的实体识别的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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