NLP干货: (4) NER模型的调用和效果评估_ner调用

在上一篇文章中讲述了如何 使用Spacy建立NER模型，因此本篇将讲述如何调用模型，并评估模型的效果。

首先加载所需的库：

import pandas as pd
import joblib

然后加载模型和验证数据集，提取所有文本的实体信息：

## 调用 NER模型
ner = joblib.load(r"C:\Users\xxx\Desktop\ner\NER.m")
print('NER模型加载成功')
#
## NER信息抽取
df = pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\NER\NER-validate.xlsx")
## 转换为列表 ##
content = df['Content'].values.tolist()
AllEntity = []
for line in range(len(content)):
    doc = ner(content[line])
    ## NER输出所有信息
    Entity = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
    Entity = sorted(list(set(Entity)), key=Entity.index)
    # print('实体识别：', Entity)
    AllEntity.append(Entity)
df['AllEntity'] = AllEntity
Result_Path = r"C:\Users\xxx\Desktop\NER\ner-ValidateResult1.xlsx"
df.to_excel(Result_Path, index=False)

接着就是分析上述输出的Excel文件：

## 验证 NER 模型
df = pd.read_excel(Result_Path)
label = df['label'].tolist()
values = df['value'].tolist()
AllEntity = df['AllEntity'].tolist()
total = len(label)
Manual_Labeling, mark_AllEnt = [],[]
right_count = all_source_count = all_pred_count = count = fail_count = 0
 
for line in range(len(label)):
    ## 统计NER找准找全率
    col1 = label[line]
    # print(col1)
    col2 = values[line]
    # print(col2)
    col3 = AllEntity[line]
    # print(col3)
 
    ## eval字符串转元组、列表
    col1 = eval(col1)
    col2 = eval(col2)
    col3 = eval(col3)
    print('\nAllEntity:', col3)
 
    ## 获取列1的第一个元素和列2的元素，得到新的列表
    new_list = [(col2[j],col1[j][2]) for j in range(len(col2))]
    print('labelled_list:',list(set(new_list)))
    Manual_Labeling.append(list(set(new_list)))
 
    all_source_count = all_source_count + len(list(set(new_list)))
    all_pred_count = all_pred_count + len(col3)
    # 统计找准数量
    for item in col3:
        if isinstance(item, tuple) and item in new_list:
            right_count += 1
        else:
            fail_count += 1
 
    # 统计找准+找全数量
    match_count = 0
    for item in new_list:
        if item in col3:
            match_count += 1
    if match_count == len(new_list):
        count += 1
        mark_AllEnt.append(1)
    else:
        mark_AllEnt.append(0)
    print('Entity总数=',all_source_count, '; Entity预测正确个数=',right_count, '; 找准+找全的文本个数为=',count, '; Entity预测错误个数=',fail_count)
 
df['Manual_Labeling'] = Manual_Labeling
df['AllEnt_Correction'] = mark_AllEnt
df.to_excel(Result_Path, index=False)
print('\nNER测试文本个数=',total, '; labelled Entity总数=',all_source_count, '; model预测正确个数=',right_count, '; 召回率=',round(right_count/all_source_count, 2), '; 精确率=',round(1-(fail_count/all_pred_count), 2))

输出结果：

若NER模型的效果不够好，则可以尝试从几个方面提升：1.增加迭代次数  2.调整学习率和drop参数  3.增加训练数据量