【Hugging Face】Ep.5 文字世界中的超能力語言英雄(Named Entity Recognition)

閱讀時間約 4 分鐘
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

在「【Hugging Face】Ep.3 前往Dataset掏金趣」我們有介紹過HuggingFace平台如何精準的找出我們需要的模型, 那這次我們要找的任務是「Token Classification」,語言為「Chinese」, 我們就來選用最多人使用的「xlm-roberta-large-finetuned-conll03-english」吧!

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。
今天的範例都在這裡「📦 huggingface/huggingface_ner.ipynb」歡迎自行取用。

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:
歡迎加入一起練習寫作,賺取知識!

更多關於【Hugging Face 系列】…

為什麼會看到廣告
113會員
254內容數
哈囉,我是阿Han,是一位 👩‍💻 軟體研發工程師,喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學,擅長以圖代文,化繁為簡,除了幫助自己釐清思路之外,也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習,甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
留言0
查看全部
發表第一個留言支持創作者!
阿Han的沙龍 的其他內容
前面我們介紹了「【Hugging Face】Ep.1 平凡人也能玩的起的AI平台」, 我們都知道「詞」是NLP世界中的最小單元, 關於詞的知識歡迎參考: 簡單來說,主要的目的是將文本轉換為模型可以處理的數據, But…, 他主要的任務並不是像jieba…等斷詞器一樣, 而是很單純的扮演文字與模型的橋
Part-of-Speech Tagging, POS是詞性標注的全名, 主要為詞彙標上語言中的語法類別或用途, 再進行後續的分析與處理, 就想像成文件歸檔的動作, 每個文件貼上一個標籤類別, 而透過這些標籤類別進行關聯性的分類歸檔。 一個句子最基本的組成單位是「詞」這在我們之前幾個篇章都有談過,如
我們有想過嗎? 一句簡單的話語, 竟然隱含著豐富的句法結構與規則, 而句法就是依著這樣的規則組合而成, 形成一個完整的句子, 隨著資料量越大, 透過規則與關聯性, 機器就能夠根據我們的話語進行拆解, 並試圖理解我們的意圖進行更貼心的服務, 隨著Chatgpt的興起, 我們也見證到AI的新里程碑, 資
上一篇「【Hugging Face】Ep.2 初探新手村, 打造專屬的翻譯官」我們學習到如何架設起Hugging Face的環境了,接下來我們就介紹一下重要的Datasets吧! AI模型訓練最重要的燃料就是「資料」了, 而HuggingFace的Dataset也公開了不少的資料集, 非常適合我們進
我們已經介紹過關於Transformer模型的平台「【Hugging Face】Ep.1 平凡人也能玩的起的AI平台」,而這次就來實際動手進行開發,讓我們自己的AI自己做。 由於AI模型的訓練往往都會比較耗時, 因此建議需要有GPU環境會比較有效率一些, 否則訓練模行動輒好幾個小時才能看到結果, 一
它到底是什麼? 簡單說Hugging Face是人工智慧開源平台,開發者發表和共享預訓練模型、資料庫和示範檔案等。Hugging Face共享超過10萬個預訓練模型,上萬資料庫,包括微軟、Google、彭博、英特爾等各行業上萬機構都有使用Hugging Face。 理念與目標 我們都知道最近火紅的O
前面我們介紹了「【Hugging Face】Ep.1 平凡人也能玩的起的AI平台」, 我們都知道「詞」是NLP世界中的最小單元, 關於詞的知識歡迎參考: 簡單來說,主要的目的是將文本轉換為模型可以處理的數據, But…, 他主要的任務並不是像jieba…等斷詞器一樣, 而是很單純的扮演文字與模型的橋
Part-of-Speech Tagging, POS是詞性標注的全名, 主要為詞彙標上語言中的語法類別或用途, 再進行後續的分析與處理, 就想像成文件歸檔的動作, 每個文件貼上一個標籤類別, 而透過這些標籤類別進行關聯性的分類歸檔。 一個句子最基本的組成單位是「詞」這在我們之前幾個篇章都有談過,如
我們有想過嗎? 一句簡單的話語, 竟然隱含著豐富的句法結構與規則, 而句法就是依著這樣的規則組合而成, 形成一個完整的句子, 隨著資料量越大, 透過規則與關聯性, 機器就能夠根據我們的話語進行拆解, 並試圖理解我們的意圖進行更貼心的服務, 隨著Chatgpt的興起, 我們也見證到AI的新里程碑, 資
上一篇「【Hugging Face】Ep.2 初探新手村, 打造專屬的翻譯官」我們學習到如何架設起Hugging Face的環境了,接下來我們就介紹一下重要的Datasets吧! AI模型訓練最重要的燃料就是「資料」了, 而HuggingFace的Dataset也公開了不少的資料集, 非常適合我們進
我們已經介紹過關於Transformer模型的平台「【Hugging Face】Ep.1 平凡人也能玩的起的AI平台」,而這次就來實際動手進行開發,讓我們自己的AI自己做。 由於AI模型的訓練往往都會比較耗時, 因此建議需要有GPU環境會比較有效率一些, 否則訓練模行動輒好幾個小時才能看到結果, 一
它到底是什麼? 簡單說Hugging Face是人工智慧開源平台,開發者發表和共享預訓練模型、資料庫和示範檔案等。Hugging Face共享超過10萬個預訓練模型,上萬資料庫,包括微軟、Google、彭博、英特爾等各行業上萬機構都有使用Hugging Face。 理念與目標 我們都知道最近火紅的O
本篇參與的主題策展
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜,AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾,最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具,身為一名工程師,自然看看無妨,這篇文章算是新手開箱文,會說明如何部署一套基礎模型,並使用 AWS SDK 與其互動。
前言 我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習,學生時期也沒有學習過相關知識。 作為一個業餘小白,我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中,我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此,我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ,以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體,叫做SillyTavern。 SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體,SillyTavern是TavernAI的分支,但SillyTavern走上了自己的路,加進了許多額外功能,並且仍在積極的持續更新中。 然後,可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思,但為什麼需要提示呢? 當AI不理解我們的時候,勢必給出的回應並非準確的為我們解答,因此一個好的提示是非常重要的,就如同我們人與人之間的溝通一樣,如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方,讓對方理解,進而給出一個明確的答案,這就是提示(Prompt)的重要性,對
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜,AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾,最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具,身為一名工程師,自然看看無妨,這篇文章算是新手開箱文,會說明如何部署一套基礎模型,並使用 AWS SDK 與其互動。
前言 我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習,學生時期也沒有學習過相關知識。 作為一個業餘小白,我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中,我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此,我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ,以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體,叫做SillyTavern。 SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體,SillyTavern是TavernAI的分支,但SillyTavern走上了自己的路,加進了許多額外功能,並且仍在積極的持續更新中。 然後,可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思,但為什麼需要提示呢? 當AI不理解我們的時候,勢必給出的回應並非準確的為我們解答,因此一個好的提示是非常重要的,就如同我們人與人之間的溝通一樣,如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方,讓對方理解,進而給出一個明確的答案,這就是提示(Prompt)的重要性,對
你可能也想看
Google News 追蹤
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Ai made a article tells everyone 從前,在一座摩天大樓林立、街道繁忙的繁華都市中,住著一群朋友,他們一直在尋找新的方式讓他們的生活更輕鬆、更方便。有一天,他們偶然發現了一件令人驚奇的事情——一個可以執行任務、提供信息,甚至可以進行隨意交談的虛擬助手。 起初,他們
Thumbnail
2020年,一場席捲全球的疫情不只打亂了全球產業脈動,也讓漂流海外的我們感到十分無奈。昨天看到一則新聞寫出了全球外派台人的縮影。 這篇文章主要是想記錄在台灣媒體對於越南疫情報導下看不見的、我們的生活,以及我們在當地面臨的挑戰。
Thumbnail
Jacob Morch on Unsplash 我對政治沒有什麼立場,如果你問我。我支持九二共識嗎?當然,反正一個中國,各自表述,也就是用白話文說,你認為的一個中國,我認為的一個中國,但不是你認為的「一個中國」,因為我把中國與台灣分得清清楚楚。中國就是中國,台灣就是台灣,你想要把我納入你的「一個中
Thumbnail
原來我好心疼我自己 當你進入到睡眠狀態的時候 你會看見那個在你內心深處的自己
Thumbnail
獨立自售和受人雇的行銷人員創意的自由範疇
Thumbnail
大家都一樣是人,何苦為難彼此? 還記得那時瘋狂的A thousand years,超愛的暮光之城,狼人、吸血鬼(你/妳喜歡裡面哪個角色呢?),今天這首Human則是滿滿的....
Thumbnail
​ 在基隆市中心要找素食店家其實並不是很多,詹家素食就是一家基隆的經典店家之一,不但素食者喜歡吃,連非素食者也說讚。這家素食館還被郵輪旅遊網,推薦為來到基隆必吃的美食店家之一。 詹家素食相關資訊:: ​ 基隆市仁愛區仁四路20號 ​ 02      2426     7159 ​ PM10:00AM
Thumbnail
這個秋,Chill 嗨嗨!穿搭美美去賞楓,裝備款款去露營⋯⋯你的秋天怎麼過?秋日 To Do List 等你分享! 秋季全站徵文,我們準備了五個創作主題,參賽還有機會獲得「火烤兩用鍋」,一起來看看如何參加吧~
Ai made a article tells everyone 從前,在一座摩天大樓林立、街道繁忙的繁華都市中,住著一群朋友,他們一直在尋找新的方式讓他們的生活更輕鬆、更方便。有一天,他們偶然發現了一件令人驚奇的事情——一個可以執行任務、提供信息,甚至可以進行隨意交談的虛擬助手。 起初,他們
Thumbnail
2020年,一場席捲全球的疫情不只打亂了全球產業脈動,也讓漂流海外的我們感到十分無奈。昨天看到一則新聞寫出了全球外派台人的縮影。 這篇文章主要是想記錄在台灣媒體對於越南疫情報導下看不見的、我們的生活,以及我們在當地面臨的挑戰。
Thumbnail
Jacob Morch on Unsplash 我對政治沒有什麼立場,如果你問我。我支持九二共識嗎?當然,反正一個中國,各自表述,也就是用白話文說,你認為的一個中國,我認為的一個中國,但不是你認為的「一個中國」,因為我把中國與台灣分得清清楚楚。中國就是中國,台灣就是台灣,你想要把我納入你的「一個中
Thumbnail
原來我好心疼我自己 當你進入到睡眠狀態的時候 你會看見那個在你內心深處的自己
Thumbnail
獨立自售和受人雇的行銷人員創意的自由範疇
Thumbnail
大家都一樣是人,何苦為難彼此? 還記得那時瘋狂的A thousand years,超愛的暮光之城,狼人、吸血鬼(你/妳喜歡裡面哪個角色呢?),今天這首Human則是滿滿的....
Thumbnail
​ 在基隆市中心要找素食店家其實並不是很多,詹家素食就是一家基隆的經典店家之一,不但素食者喜歡吃,連非素食者也說讚。這家素食館還被郵輪旅遊網,推薦為來到基隆必吃的美食店家之一。 詹家素食相關資訊:: ​ 基隆市仁愛區仁四路20號 ​ 02      2426     7159 ​ PM10:00AM