Ner Dutch Large

🚀 荷兰语大型命名实体识别模型（Flair）

这是一个用于荷兰语的大型4类命名实体识别（NER）模型，由 Flair 提供。该模型能有效识别荷兰语文本中的实体信息，具有较高的准确性和实用性。

✨ 主要特性

• 高准确率：在CoNLL - 03荷兰语数据集上，F1分数达到 95.25。
• 多标签预测：可预测4种标签，分别为人物（PER）、地点（LOC）、组织（ORG）和其他（MISC）。
• 先进技术：基于文档级XLM - R嵌入和 FLERT 技术。

📦 安装指南

使用该模型需要安装 Flair，可以通过以下命令进行安装：

pip install flair

💻 使用示例

基础用法

from flair.data import Sentence
from flair.models import SequenceTagger

# 加载标签器
tagger = SequenceTagger.load("flair/ner-dutch-large")

# 创建示例句子
sentence = Sentence("George Washington ging naar Washington")

# 预测命名实体识别标签
tagger.predict(sentence)

# 打印句子
print(sentence)

# 打印预测的命名实体识别跨度
print('The following NER tags are found:')
# 遍历实体并打印
for entity in sentence.get_spans('ner'):
    print(entity)

上述代码的输出结果如下：

Span [1,2]: "George Washington"   [− Labels: PER (1.0)]
Span [5]: "Washington"   [− Labels: LOC (1.0)]

在句子 "George Washington ging naar Washington" 中，识别出了实体 "George Washington"（标记为 人物）和 "Washington"（标记为 地点）。

🔧 技术细节

该模型的训练脚本如下：

import torch

# 1. 获取语料库
from flair.datasets import CONLL_03_DUTCH

corpus = CONLL_03_DUTCH()

# 2. 确定要预测的标签类型
tag_type = 'ner'

# 3. 从语料库中创建标签字典
tag_dictionary = corpus.make_tag_dictionary(tag_type=tag_type)

# 4. 初始化可微调的Transformer嵌入，并使用文档上下文
from flair.embeddings import TransformerWordEmbeddings

embeddings = TransformerWordEmbeddings(
    model='xlm-roberta-large',
    layers="-1",
    subtoken_pooling="first",
    fine_tune=True,
    use_context=True,
)

# 5. 初始化基础的序列标签器（无CRF、无RNN、无重投影）
from flair.models import SequenceTagger

tagger = SequenceTagger(
    hidden_size=256,
    embeddings=embeddings,
    tag_dictionary=tag_dictionary,
    tag_type='ner',
    use_crf=False,
    use_rnn=False,
    reproject_embeddings=False,
)

# 6. 使用AdamW优化器初始化训练器
from flair.trainers import ModelTrainer

trainer = ModelTrainer(tagger, corpus, optimizer=torch.optim.AdamW)

# 7. 使用XLM参数运行训练（20个周期，小学习率）
from torch.optim.lr_scheduler import OneCycleLR

trainer.train('resources/taggers/ner-dutch-large',
              learning_rate=5.0e-6,
              mini_batch_size=4,
              mini_batch_chunk_size=1,
              max_epochs=20,
              scheduler=OneCycleLR,
              embeddings_storage_mode='none',
              weight_decay=0.,
              )

📄 引用说明

使用该模型时，请引用以下论文：

@misc{schweter2020flert,
    title={FLERT: Document-Level Features for Named Entity Recognition},
    author={Stefan Schweter and Alan Akbik},
    year={2020},
    eprint={2011.06993},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

📚 问题反馈

如果遇到问题，可以在 Flair问题跟踪器 中反馈。