実践！固有表現認識 ~Flairを使って最先端の固有表現認識を体験しよう~ - Ahogrammer

自然言語処理の分野で昔から研究され、実際に使われている技術として固有表現認識があります。固有表現認識は、テキスト中で固有表現が出現する位置を特定し、人名や地名などのラベルを付与するタスクです。情報抽出や質問応答、対話システムなどへの幅広い応用が可能なため、今でも盛んに研究され、使われている技術です。本記事では、日本語の固有表現認識をFlairと呼ばれるPythonパッケージを使って実現する方法について紹介します。 準備 本記事では Flair を使って固有表現認識のモデルを学習させます。Flairは最先端の自然言語処理のモデルを簡単に使い始められる形で提供してくれているパッケージです。その中で提供されている機能として、固有表現認識や品詞タグ付け、文書分類のモデルを学習するための機能があります。使い始めるために、以下のようにしてFlairをインストールしておく必要があります。 $ pip i

[Hironsan]

書きました。簡単に使えまつよ。

[sh19910711]

"今回は、2018年にAkbikらがContextual String Embeddings for Sequence Labelingという論文の中で提案したモデルを実装 / 文字ベースの言語モデルを使って単語分散表現を構築し、それを使ってラベルを予測"

[gengohouse]

“実践！固有表現認識 ~Flairを使って最先端の固有表現認識を体験しよう~”