BIO标注

文章介绍了如何使用Python的PandasDataFrame对文本数据进行处理,特别是BIO标注方法,用于识别和标记文本中的特定描述如姓名和年龄。通过示例展示了如何创建和操作DataFrame来存储和提取文章的结构化信息。

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目录

 一、test_df 各个字段解释

 举例说明

二、test_text_df 各个字段解释

三、代码从0实现 


 一、test_df 各个字段解释

 'id':文章id
'discourse_id':描述id(一篇文章会有多个描述)

'discourse_start':该描述在文章的开始位置

'discourse_end',:该描述在文章的结束位置

'discourse_text':具体内容

 'discourse_type':描述类型(有Name_desc,Age_desc)

        Name_desc:姓名描述信息

        Age_desc:年龄描述信息       

 'discourse_type_num':该文章包含该类描述的个数

'predictionstring':“描述”在文章的位置

 举例说明

文章:"i am zzz,i am 18 years old."

 'id':1

'discourse_id':11(第一篇文章的第一个描述)

'discourse_start':0

'discourse_end':8

'discourse_text':'i am zmz'

 'discourse_type':Name_desc   

 'discourse_type_num':该文章包含姓名描述信息:1个

'predictionstring':'0 2 3 5 6 7'-->'i a m z m z'

二、test_text_df 各个字段解释

"id":文章id

"text":文章内容

三、代码从0实现 

# BIO标注
test_text = "i am zzz,i am 18 years old."
origin_text = [i for i in test_text]
entity = ['0']*len(test_text)

test_df = pd.DataFrame(columns=['id', 'discourse_id', 'discourse_start', 'discourse_end', 'discourse_text', 'discourse_type', 'discourse_type_num', 'predictionstring'])
test_df.loc[0] = [1,11,0,8,'i am zmz','Name_desc',1,'0 2 3 5 6 7']
test_df.loc[1] =[1,12,9,26,'i am 24 years old','Age_desc',1,'9 11 12 14 15 17 18 19 20 21 23 24 25']

# test_text[test_df.loc[0]['discourse_start']:test_df.loc[0]['discourse_end']]

test_text_df = pd.DataFrame([{'id':1,'text':test_text}])

for index,row in test_df[test_df['id'] == 1].iterrows():
    list_discourse = [int(x) for x in row['predictionstring'].split()]
    # print(list_discourse)
    discourse_type = row['discourse_type']
    entity[list_discourse[0]] = 'B-' + discourse_type
    for i in range(1,len(list_discourse)):
        entity[list_discourse[i]] = 'I-' + discourse_type


for i in range(len(entity)):
    print(entity[i] + ': ' +origin_text[i])

其中:

伪代码:

test_text[test_df['discourse_start'] : test_df['discourse_end']] == test_df['discourse_text']

### ATE与BIO标注在NLP实体识别中的应用 在自然语言处理领域,针对方面术语提取(Aspect Term Extraction, ATE)的任务,通常采用序列标注方法来进行。为了更精确地标记文本中不同部分的角色,在ATE任务中引入了BIO(Beginning, Inside, Outside)体系作为基础的标注框架[^1]。 对于传统BIO标签而言,仅能表示词语是否属于某个特定方面的内部成员或是位于该范围之外;然而,为了增强表达能力和提供更加丰富的语义信息,一些改进措施被提出并应用于实际场景之中。例如,通过扩展原有的'B'和'S'[即单个词构成一个完整的aspect时使用]标记,使其不仅能够指示aspect边界,还能同时携带关于此片段的情感倾向及其对应的opinion词汇的信息。 当面对复杂情况下的多词情感不一致性和庞大的搜索空间挑战时,则采取依据候选短语确切位置而非简单依赖于字符级别上的连续性来进行判断的方法。这种方法可以有效减少误判率,并提高整体性能表现。在此过程中获得的是未经调整的可能性评分以及各潜在起始点位出现概率分布的数据集合[^2]。 ```python def bio_tagging(sentence_tokens): """ 对给定分词后的句子执行简单的BIO标注模拟 参数: sentence_tokens (list): 句子经过预处理得到的一系列单词列表 返回值: list: 各个token对应的新版BIOES+情感极性+Opinion形式的标签 """ # 假设逻辑用于生成适当标签... return ["O"] * len(sentence_tokens) # 示例调用 tokens = "I love this phone but the battery life is terrible".split() print(bio_tagging(tokens)) ```
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