Ferramenta para trabalhar com Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Português.
Aqui um corpus em formato CoNLL é carregado e em seguida um fitro deixa apenas as categorias PESSOA e LOCAL e substitui as demais categorias pela máscara 'O'.
pToolNER = PortugueseToolNER()
pToolNER.loadCorpusInCoNLLFormat(
inputFilePath='InputCorpus.txt',
setEncoding='utf8',
sepTokenTag=' ')
pToolNER.filterCoNLLCorpusByCategories(
acceptableLabels=['PER', 'LOC'],
maskForUnacceptLabel='O',
sepTokenTag=' ')
pToolNER.generateOutputFile(
outputFileName='FilteredCorpus.txt',
sentences=pToolNER.sentencesTokenAndLabels,
outputFormat='CoNLL')pToolNER = PortugueseToolNER()
pToolNER.loadNamedEntityModel('best-model.pt')
pToolNER.sequenceTaggingOnText(
rootFolderPath='./PredictablesFiles',
fileExtension='.txt',
useTokenizer=True,
maskNamedEntity=False,
createOutputFile=True,
outputFilePath='./TaggedTexts',
outputFormat='plain',
createOutputListSpans=True
)Como fazer rotulação de textos usando Máscara para categorias específicas de Entidades Nomeadas (EN).
Aqui as EN PESSOA e LOCAL serão substituídas por um único simbolo '[HIDDEN-INFO]'.
pToolNER = PortugueseToolNER()
pToolNER.loadNamedEntityModel('best-model.pt')
pToolNER.sequenceTaggingOnText(
rootFolderPath='./PredictablesFiles',
fileExtension='.txt',
useTokenizer=True,
maskNamedEntity=True,
specialTokenToMaskNE='[HIDDEN-INFO]',
sepTokenTag=' ',
entitiesToMask=['B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC'],
createOutputFile=True,
outputFilePath='./TaggedTexts',
outputFormat='plain',
createOutputListSpans=True
)pToolNER = PortugueseToolNER()
listStopNames = ['da', 'de', 'do', 'dos']
listNames = ['name name name', 'name', 'name name']
pToolNER.getUniqueNames(listNames, listStopNames)
pToolNER.loadNamedEntityModel('best-model.pt')
pToolNER.sequenceTaggingOnText(
rootFolderPath='./PredictablesFiles',
fileExtension='.txt',
useTokenizer=True,
maskNamedEntity=True,
specialTokenToMaskNE='[HIDDEN-INFO]',
sepTokenTag=' ',
entitiesToMask=['B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC'],
useAuxListNE=True,
auxListNE=pToolNER.uniqueStringNames,
createOutputFile=True,
outputFilePath='./TaggedTexts',
outputFormat='plain',
createOutputListSpans=True
)pToolNER = PortugueseToolNER()
listStopNames = ['da', 'de', 'do', 'dos']
listNames = ['name name name', 'name', 'name name']
pToolNER.getUniqueNames(listNames, listStopNames)
pToolNER.loadNamedEntityModel('best-model.pt')
pToolNER.sequenceTaggingOnTheFly(
textToPredict = 'Put Your Sentence Here.',
textId = 1,
useTokenizer=True,
useSentenceTokenize=True,
maskNamedEntity=True,
specialTokenToMaskNE='[HIDDEN-INFO]',
sepTokenTag=' ',
entitiesToMask=['B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC'],
useAuxListNE=True,
auxListNE=pToolNER.uniqueStringNames,
createOutputFile=True,
outputFilePath='./TaggedTexts',
outputFormat='plain',
createOutputListSpans=True
)Como fazer rotulação de sequencia de sentenças (On the fly) sem carregar arquivos de texto e lista auxiliar.
pToolNER = PortugueseToolNER()
pToolNER.loadNamedEntityModel('best-model.pt')
pToolNER.sequenceTaggingOnTheFly(
textToPredict = 'Put Your Sentence Here.',
textId = 1,
useTokenizer=True,
useSentenceTokenize=True,
maskNamedEntity=True,
specialTokenToMaskNE='[HIDDEN-INFO]',
sepTokenTag=' ',
entitiesToMask=['B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC'],
useAuxListNE=False,
createOutputFile=False,
createOutputListSpans=False
)
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