简单来说,NER 是一种用于从给定文本中提取诸如人名、地名、公司名称等实体的技术。在信息检索方面,NER 有其自身的重要性。
NER是如何工作的?...在本文中,我们将探讨如何构建自定义 NER 模型以从简历数据中提取教育详细信息。
构建自定义 NER 模型
导入必要的库
就像在启动新项目之前执行仪式一样,我们必须导入必要的库。...“,{“entities”:[(0,9,”date”),(10,48,”degree”),(54,85,”school_name”),(87,95,”location”)]})]
创建模型
构建自定义模型的第一步是创建一个空白的...下一步是使用create_pipe函数只使用NER设置操作步骤。...但是,当我们构建一个定制的NER模型时,我们可以拥有自己的一组类别,这组类别适合于我们正在处理的上下文,比如以下的应用:
从非结构化文本数据中提取结构-从简历中提取像教育和其他专业信息的实体。