Named entity recognition

Python में NLP के लिए Feature Engineering

Rounak Banik

Data Scientist

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Python में NLP के लिए Feature Engineering

Named entity recognition

  • नामित एंटिटी को तयशुदा श्रेणियों में पहचानना और वर्गीकृत करना।
  • श्रेणियाँ: person, organization, country, आदि।
    "John Doe is a software engineer working at Google. He lives in France."
    
  • Named Entities
  • John Doe → person
  • Google → organization
  • France → country (geopolitical entity)
Python में NLP के लिए Feature Engineering

spaCy के साथ NER

import spacy
string = "John Doe is a software engineer working at Google. He lives in France."

# Load model and create Doc object
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(string)

# Generate named entities ne = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents] print(ne)
[('John Doe', 'PERSON'), ('Google', 'ORG'), ('France', 'GPE')]
Python में NLP के लिए Feature Engineering

spaCy में NER annotations

NER annotations पर spaCy डॉक्यूमेंटेशन

Python में NLP के लिए Feature Engineering

एक सावधानी

  • पूरी तरह सही नहीं
  • परफॉर्मेंस training और test डेटा पर निर्भर
  • सूक्ष्म मामलों के लिए specialized डेटा से मॉडल ट्रेन करें
  • भाषा-विशिष्ट
Python में NLP के लिए Feature Engineering

अभ्यास करते हैं!

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