怎么用NER标记output.txt文件里json格式的数据
时间: 2024-02-29 17:57:09 浏览: 19
使用NER标记output.txt文件里json格式的数据的流程如下:
1. 读取output.txt文件中的json数据,可以使用Python内置的json库。
```python
import json
with open('output.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
data = json.loads(line.strip())
# 对每个json数据进行处理
# ...
```
2. 对每个json数据进行处理,首先需要获取文本内容和实体标签。假设json数据的格式如下:
```json
{
"status": 0,
"message": "success",
"result": {
"words": [
{
"word": "张三",
"location": {
"left": 123,
"top": 45,
"width": 67,
"height": 89
},
"text_type": "name"
},
{
"word": "李四",
"location": {
"left": 234,
"top": 56,
"width": 78,
"height": 90
},
"text_type": "name"
},
{
"word": "北京市海淀区中关村",
"location": {
"left": 345,
"top": 67,
"width": 89,
"height": 123
},
"text_type": "address"
}
]
}
}
```
可以通过以下代码获取文本内容和实体标签:
```python
words = data['result']['words']
text = ''.join([word['word'] for word in words])
tags = ['O'] * len(text) # 初始化标签,O表示非实体
for word in words:
start = word['location']['left']
end = start + word['location']['width']
tag = 'B-' + word['text_type'] # 实体的开始标签
for i in range(start, end):
if i == start:
tags[i] = tag
else:
tags[i] = 'I-' + word['text_type'] # 实体的内部标签
```
这里假设实体类型包括name和address,因此实体的标签可以分别为B-name、I-name、B-address和I-address。该代码将文本内容和实体标签保存在text和tags变量中。
3. 对获取到的文本内容和实体标签进行NER标记。可以使用常见的NER模型如CRF、BiLSTM和BERT等进行训练和预测。这里以CRF为例,使用Python库sklearn-crfsuite实现。
```python
from sklearn_crfsuite import CRF
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
from sklearn.metrics import classification_report
# 特征提取函数,可以根据实际情况进行修改
def word2features(text, i):
features = {
'bias': 1.0,
'word.lower()': text[i].lower(),
'word[-3:]': text[i][-3:],
'word[-2:]': text[i][-2:],
'word.isupper()': text[i].isupper(),
'word.istitle()': text[i].istitle(),
'word.isdigit()': text[i].isdigit()
}
if i > 0:
features.update({
'prev_word.lower()': text[i-1].lower(),
'prev_word.istitle()': text[i-1].istitle(),
'prev_word.isupper()': text[i-1].isupper()
})
else:
features['BOS'] = True # 开始位置
if i < len(text) - 1:
features.update({
'next_word.lower()': text[i+1].lower(),
'next_word.istitle()': text[i+1].istitle(),
'next_word.isupper()': text[i+1].isupper()
})
else:
features['EOS'] = True # 结束位置
return features
# 特征集提取函数
def extract_features(text, tags):
return [word2features(text, i) for i in range(len(text))], tags
# 定义CRF模型
crf = CRF(algorithm='lbfgs', c1=0.1, c2=0.1, max_iterations=100, all_possible_transitions=True)
# 特征集提取和标签预测
X, y = [], []
with open('output.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
data = json.loads(line.strip())
words = data['result']['words']
text = ''.join([word['word'] for word in words])
tags = ['O'] * len(text) # 初始化标签,O表示非实体
for word in words:
start = word['location']['left']
end = start + word['location']['width']
tag = 'B-' + word['text_type'] # 实体的开始标签
for i in range(start, end):
if i == start:
tags[i] = tag
else:
tags[i] = 'I-' + word['text_type'] # 实体的内部标签
X_i, y_i = extract_features(text, tags)
X.append(X_i)
y.append(y_i)
# 训练CRF模型并进行交叉验证
y_pred = cross_val_predict(crf, X, y, cv=5)
# 输出分类报告
print(classification_report(y, y_pred))
```
该代码首先定义了一个特征提取函数`word2features()`,用于将每个词转换为一组特征。然后定义了一个特征集提取函数`extract_features()`,用于将文本和实体标签转换为特征集。接着定义了一个CRF模型,并使用交叉验证进行训练和预测。最后输出分类报告,包括精度、召回率和F1得分等指标。