這次來介紹一下NLP自然語言處理中重要的一個任務「命名實體識別(Named Entity Recognition)」, 這個任務主要識別出「人名」、「地名」、「公司」…等實體, 透過這些實體辨識結果, 可以近一步的理解意圖, 甚至判斷出該文章主要在講什麼重點…等。
找看看有哪些可用模型
準備文本
text = '台灣是一個非常美麗的地區'
安裝套件
!pip install transformers
!pip install pandas
進行NER任務
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
import pandas as pd
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english")
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english")
ner = pipeline("ner", model=model, tokenizer=tokenizer)
results = ner("台灣是一個非常美麗的地區")
pd.DataFrame(results)
上述的結果辨識出「台灣」是一個「I-LOC」的實體, 當然這個實體的標籤我們也可以自己去定義它。
結語
初步了解到Hugging Face架構之後深深感受到標準化的好處, 有點像是鴻海MIH平台一般, 賦能給各個開發者到這個平台共同發展AI模型, 雖說獲利模式是否足以支撐起一家公司仍待時間進行驗證, 但平台已經讓各種NLP技術的發展更快速, 也縮小著技術屏障的隔閡。
喜歡撰寫文章的你,不妨來了解一下:
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