我想了解解决以下问题的最佳方法。
我有与简历/简历非常相似的文档,并且我必须提取实体(名称,姓氏,生日,城市,邮政编码等)。
要提取这些实体,我要组合不同的查找器(正则表达式,字典等)
这些查找器没有问题,但是,我正在寻找一种方法/算法或类似的方法来确认实体。
“确认”是指我必须在邻近位置(更接近我找到的实体)中找到特定的术语(或实体)。
例子:
My name is <name>
Name: <name>
Name and Surname: <name>
<name>,因为它与让我理解“上下文”的特定术语更为接近。如果我在实体附近有“名字”或“姓”字,那么我可以说我很有可能找到了<name>。My address is ......, 00143 Rome
<city>附近,如果可以,好的...我有很好的概率。My name is: <name>John</name>
Name: <name>John</name>
Name/Surname: <name>John</name>
<name>John</name> is my name
最佳答案
问题陈述
首先,我认为您最好将任务分解为两个步骤(提取并确认),如果我不遗漏问题的某些细节,那是最好的。如果我理解正确,那么您的目标是从一组文档中以最大的精度和召回率提取结构化信息,例如Name/City/etc。任一个指标都可能更重要,但通常将它们以相等的权重考虑-例如通过使用F1措施。
先评估
“你无法控制无法测量的东西” Tom DeMarco
我建议首先准备评估系统并标记数据集:为每个文档找到正确的名称/城市/等-可以完全手动(这是更``真实'',但更困难的方式)或半自动完成的操作,例如通过应用某些方法(包括正在开发的方法)并更正其错误(如果有)。
评估系统应该能够计算Precision和Recall(请参阅Confusion matrix,以便您自己轻松实现它们)。
至于它的大小,我不必为准备太大的数据集感到害怕:当然,更多的数据集会更好,但是对于具有复杂(显着非线性)任务和许多功能的情况而言,这是至关重要的。我认为100至200个文档足以满足您的需求-准备工作将需要几个小时。
然后,您可以基于RegExps和Dictionaries评估您的简单提取器-最好在不同方面(名称或城市)具有单独指标的情况下使用。根据结果,您的操作可能会有所不同。
低精度-添加更多特定功能
如果该方法显示的精度太低,即提取了太多错误的项目,则应添加特定性或特定功能;我会在致力于信息提取的科学论文中搜索这些信息,这些论文针对的是那些针对特定信息类型的人,例如姓名/姓氏或地址,或者如果您对此类信息感兴趣的话,则会使用一些更模糊的技能。例如,许多专门用于继续解析的论文(例如[2]和[3])都指出,名称/姓氏通常放在文本的开头;或城市通常以“at”开头。
我不知道您的文件细节,但我怀疑它们是否违反了这种模式。
同样,处理命名实体识别器的输出可能是有用和容易的,例如Standord NLP,作为一个功能(另请参见relevant question)
同样,更难但更好的方法是分析NERC所使用的方法,并使它们适应您的任务和文档的细节。
这些功能可以通过任何有监督的机器学习来汇总(如果您没有太多经验,可以从Logistic回归和随机森林开始):您可以从评估数据集中知道肯定和否定(所有但不是肯定)答案,只需将它们转换为特征空间并喂像Weka这样的ML库。
召回率低-提取更多候选人
如果该方法显示的召回率太低,即错过了很多项目,则应扩展候选集-例如,开发限制性较小的模式,向字典查找中添加模糊匹配(查看Jaro-Winkler或Soundex字符串指标)。
另一种选择是应用词性标记,并将每个名词用作候选者-也许某些信息项的每个专有名词,或采用名词双字母组,或添加其他弱限制。在这种情况下,您的精度很可能会降低,因此必须考虑以上段落。
注意:如果您的数据来自网络(例如来自LinkedIn的个人资料),请尝试通过关键字“网络数据提取”进行搜索或查看import.io
文学
只是随机一些,请尝试从Google scholar搜索,最好从调查开始
关于java - 确认实体的最佳方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32400289/
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