This project is aim to provide a super easy way to train crf model and extract entities from text.
pip install simcrf
crf通常使用iob标注方式(https://en.wikipedia.org/wiki/Inside_Outside_Beginning)
需要至三列数据:词,词性,标签
标签: I: 实体中 O: 实体外 B: 实体头
Example:
打印机 n O
采购 v O
品目 n O
采购 v O
单位 n O
曲周县 nr B
职业 n I
技术 n I
教育 vn I
中心 n I
行政区域 n O
曲周县 nr O
公告 n O
时间 n O
技术 n I
教育 vn I
中心 n I
采购 v O
单位地址 n O
曲周县 nr B
职业 n I
技术 n I
教育 vn I
中心 n I
采购 v O
单位 n O
联系方式 l O
18932708288 m O
中心 n I
采购 v O
人 n O
地址 n O
: x O
曲周县 nr B
职业 n I
技术 n I
教育 vn I
中心 n I
采购 v O
人 n O
联系方式 l O
: x O
from simcrf import SimCRF
ner = SimCRF()
# note: also support only tokens
X_train = [
[
('打印机', 'n'), ('采购', 'v'), ('品目', 'n'), ('采购', 'v'), ('单位', 'n'), ('曲周县', 'nr'), ('职业', 'n'), ('技术', 'n'), ('教育', 'vn'), ('中心', 'n'), ('行政区域', 'n'), ('曲周县', 'nr'), ('公告', 'n'), ('时间', 'n')
],
[
('打印机', 'n'), ('采购', 'v'), ('品目', 'n'), ('采购', 'v'), ('单位', 'n'), ('曲周县', 'nr'), ('职业', 'n'), ('技术', 'n'), ('教育', 'vn'), ('中心', 'n'), ('行政区域', 'n'), ('曲周县', 'nr'), ('公告', 'n'), ('时间', 'n')
]
]
y_train = [
['O','O','O','O','O','B','I','I','I','I','O','O','O','O'],
['O','O','O','O','O','B','I','I','I','I','O','O','O','O']
]
X_train = ner.transform(X_train)
ner.fit(X_train, y_train)
ner.save('~/crf_test.pkl')
ner = SimCRF(crf_model_path='~/crf_test.pkl')
import jieba.posseg as pseg
ner = SimCRF(crf_model_path='xxxx.pkl')
text = ''' 哈尔滨工业大学招标与采购管理中心受总务处的委托,就哈尔滨工业大学部分住宅小区供热入网项目(项目编号:GC2017DX035)组织采购,评标工作已经结束,中标结果如下:
一、项目信息
项目编号:GC2017DX035
项目名称:哈尔滨工业大学部分住宅小区供热入网
项目联系人:李占奎 王 吉
联系方式:电话: 0451-86417953 13936645563
二、采购单位信息
采购单位名称:总务处
采购单位地址:哈尔滨市南岗区西大直街92号
采购单位联系方式:孔繁武 0451-86417975
三、项目用途、简要技术要求及合同履行日期:
见结果公示
四、采购代理机构信息
采购代理机构全称:哈尔滨工业大学招标与采购管理中心
采购代理机构地址:哈尔滨市南岗区西大直街92号哈尔滨工业大学行政办公楼203房间
采购代理机构联系方式:李占奎 王 吉 电话: 0451-86417953 13936645563'''
sent = [tuple(pair) for pair in pseg.cut(text)]
ret = ner.extract(sent)
print(ret)
SimCrf的目的是提供一种傻瓜式的训练与实体提取方式,定制化模型需要自行调整feature的生成方式和训练参数,然后训练sklearn-crfsuite模型,传入SimCRF:
import sklearn_crfsuite
crf_model = sklearn_crfsuite.CRF(
algorithm='lbfgs',
c1=0.1,
c2=0.1,
max_iterations=100,
all_possible_transitions=True
)
crf_model.fit(X_train, y_train)
ner = SimCRF(crf_model)
ret = ner.extract(sent)
sklearn-crfsuite docs: https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/
crfsuite docs: http://www.chokkan.org/software/crfsuite/manual.html