zh-NER-keras
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stephen-v
测试集数据
讀作者的code就能了解數據的格式了。 在process_data.py檔案裡。
稍微解釋一下。
###原始數據### 老 B-PER 王 I-PER 很 O 喜 O 歡 O 中 B-LOC 國 I-LOC 妹 O 子 O
###要丟進LSTM的數據### X_train應該是長這樣[0, 1, 15, 24, 65, 102, 103, 54, 63]之類的，這裡代表每個字的index。 y_train應該是長這樣 [1, 2, 0, 0, 0, 3, 4, 0, 0]之類的，代表對應到的字的NE。 最後再把每個句子做個padding就能丟進LSTM了。
至於怎麼轉換成數據序列的，就請您自行研究研究process_data.py唄！
@luvensaitory BLSTM不是可以自动标注吗？这么做感觉就是自己标注好语料库，然后让机器去学习，训练模型。我看论文，感觉是有BLSTM来训练语料，CRF约束标注语料，然后识别实体
@Sallylearning 大神您有見過不用訓練集就能產生模型的機器嗎？您說的自動標註應該是完成的模型能自動標註吧？ 那因為 @Mariobai 只有詢問資料格式，所以我就沒有講到CRF的部分，就像作者博客寫的LSTM有時候會有I-LOC接I-PER這種不可能的情形，所以才要在LSTM的輸出層再接CRF層，讓模型能避免到這個錯誤。這個部分是在bilstm_crf_model.py裡面。
@luvensaitory 我没有质问你的意思，我是正好有点不懂，所以向您询问一下…… 主要是我之前的理解是训练集是没有标注的，因为我觉得既然训练集都是标注好的，那么所谓的神经网络可以解决人工标注少的问题那不就没有解决？因为你自己还不是要自己标注才能去训练…… 我看process_data.py，又感觉是在这里面标注，我就有点困惑了，所以训练集到底需不需要标注？但是不标注他怎么知道我某个字可以被标注为某个tag
@Sallylearning 沒事沒事，別緊張，我沒有發怒，是我表達能力不好，不好意思了。
這個模型主要是拿來做命名實體辨別(NER)的，辨識句子中的人物地點組織名。這在NLP裡面是蠻重要的課題。今天對於一個自然文本，需要找出相關的命名實體與它的位置，而專有名詞有非常多種，網民今天搞不好又多了新的網路用語，或是一般對於地理位置的簡稱，珠三角，北上廣等等。那這部分斷詞是無法斷出來的。 所以我想妳說的減少人工標註應該是指對於斷詞出來的結果做NE的標註吧？
@luvensaitory 我理解了，那这个所谓的减少人工标注，是这个能对新词自动标注并识别？并不是所谓的全部机器标注。 所以我们还是要先标注一部分语料，然后一部分训练模型，一部分来验证我们的模型，看准确率什么的。这个就比单纯的CRF模型多了可以根据上下文来判断该词是否该被标注为某个tag？这么一想，感觉这个模型都不怎么厉害了……
