BIO标注

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 一、test_df 各个字段解释

 举例说明

二、test_text_df 各个字段解释

三、代码从0实现 

 一、test_df 各个字段解释

 'id'：文章id
'discourse_id'：描述id（一篇文章会有多个描述）

'discourse_start'：该描述在文章的开始位置

'discourse_end',：该描述在文章的结束位置

'discourse_text'：具体内容

 'discourse_type'：描述类型（有Name_desc,Age_desc）

        Name_desc：姓名描述信息

        Age_desc：年龄描述信息       

 'discourse_type_num'：该文章包含该类描述的个数

'predictionstring'：“描述”在文章的位置

 举例说明

文章："i am zzz,i am 18 years old."

 'id'：1

'discourse_id'：11（第一篇文章的第一个描述）

'discourse_start'：0

'discourse_end'：8

'discourse_text'：'i am zmz'

 'discourse_type'：Name_desc   

 'discourse_type_num'：该文章包含姓名描述信息：1个

'predictionstring'：'0 2 3 5 6 7'-->'i a m z m z'

二、test_text_df 各个字段解释

"id"：文章id

"text"：文章内容

三、代码从0实现 

# BIO标注
test_text = "i am zzz,i am 18 years old."
origin_text = [i for i in test_text]
entity = ['0']*len(test_text)
 
test_df = pd.DataFrame(columns=['id', 'discourse_id', 'discourse_start', 'discourse_end', 'discourse_text', 'discourse_type', 'discourse_type_num', 'predictionstring'])
test_df.loc[0] = [1,11,0,8,'i am zmz','Name_desc',1,'0 2 3 5 6 7']
test_df.loc[1] =[1,12,9,26,'i am 24 years old','Age_desc',1,'9 11 12 14 15 17 18 19 20 21 23 24 25']
 
# test_text[test_df.loc[0]['discourse_start']:test_df.loc[0]['discourse_end']]
 
test_text_df = pd.DataFrame([{'id':1,'text':test_text}])
 
for index,row in test_df[test_df['id'] == 1].iterrows():
    list_discourse = [int(x) for x in row['predictionstring'].split()]
    # print(list_discourse)
    discourse_type = row['discourse_type']
    entity[list_discourse[0]] = 'B-' + discourse_type
    for i in range(1,len(list_discourse)):
        entity[list_discourse[i]] = 'I-' + discourse_type
 
 
for i in range(len(entity)):
    print(entity[i] + ': ' +origin_text[i])

其中：

伪代码：

test_text[test_df['discourse_start'] : test_df['discourse_end']] == test_df['discourse_text']