spacy自定义中文命名实体识别

Spacy是一个功能强大的Python自然语言处理库，用于进行命名实体识别。它可以自动识别人名、地名、组织名称等实体，并将它们分类到预定义的实体类型中。但是，Spacy默认提供的实体类型可能不足以满足我们的具体需求。因此，我们需要自定义Spacy的命名实体识别器，以便它可以识别我们所需的实体类型。

下面是如何自定义Spacy的命名实体识别器，以识别中文实体：

1. 安装Spacy和中文语言模型

首先，需要安装Spacy和中文语言模型。可以使用以下命令进行安装：

!pip install spacy
!pip install -U spacy[cuda110]
!pip install jieba
!pip install pkuseg
!pip install pandas
!pip install numpy
!pip install scikit-learn
!pip install tqdm
!pip install matplotlib
!pip install seaborn
!pip install pyecharts
!pip install openpyxl

2. 创建一个新的实体类型

要创建一个新的实体类型，首先需要创建一个空的语言模型。然后，在语言模型中添加新的实体类型。以下是如何创建一个新的实体类型：

import spacy

# 创建一个新的实体类型
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
nlp.entity.add_label('MY_ENTITY')

这将创建一个新的实体类型“MY_ENTITY”。

3. 训练命名实体识别器

要训练命名实体识别器，需要准备一些已标注的语料库。在本例中，我们将使用一个包含1000个中文文本的语料库。每个文本都已经标注了我们要识别的实体类型。

以下是如何准备数据：

import pandas as pd

# 读取已标注的语料库
df = pd.read_excel('corpus.xlsx')

# 将语料库转换为Spacy的训练数据格式
TRAIN_DATA = []
for i, row in df.iterrows():
    text = row['text']
    entities = []
    for ent in row['entities']:
        start, end, label = ent
        entities.append((start, end, 'MY_ENTITY'))
    TRAIN_DATA.append((text, {'entities': entities}))

然后，我们可以使用Spacy的训练API来训练命名实体识别器。以下是训练命名实体识别器的代码：

import random
from tqdm import tqdm
from spacy.util import minibatch, compounding

# 训练命名实体识别器
def train_ner(nlp, train_data, n_iter=10):
    # 获取命名实体识别器组件
    ner = nlp.get_pipe('ner')
    
    # 添加新的实体标签
    for _, annotations in train_data:
        for ent in annotations.get('entities'):
            ner.add_label(ent[2])

    # 禁用其它管道组件
    other_pipes = [pipe for pipe in nlp.pipe_names if pipe != 'ner']
    with nlp.disable_pipes(*other_pipes):
        # 只训练命名实体识别器组件
        optimizer = nlp.begin_training()
        for i in range(n_iter):
            # 随机化训练数据
            random.shuffle(train_data)
            # 使用minibatch训练
            batches = minibatch(train_data, size=compounding(4.0, 32.0, 1.001))
            for batch in tqdm(batches, desc='Training', leave=False):
                texts, annotations = zip(*batch)
                nlp.update(texts, annotations, sgd=optimizer)
    return nlp

# 训练命名实体识别器
nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
nlp.entity.add_label('MY_ENTITY')
nlp = train_ner(nlp, TRAIN_DATA)

4. 测试命名实体识别器

训练完成后，我们可以使用命名实体识别器来识别新的文本中的实体。以下是如何使用命名实体识别器来测试文本：

# 测试命名实体识别器
text = '钢铁侠是美国漫威漫画公司的一名超级英雄。'
doc = nlp(text)

# 输出识别结果
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.label_)

输出结果应该是：

钢铁侠 MY_ENTITY
美国漫威漫画公司 MY_ENTITY
超级英雄 MY_ENTITY

这表明命名实体识别器成功地识别了“钢铁侠”、“美国漫威漫画公司”和“超级英雄”这三个实体。