使用spaCy训练自定义实体链接模型
spaCy是一个用于Python高级自然语言处理的开源库。本视频演示如何创建自定义实体链接模型，以消除文本中人物"Emerson"不同指称的歧义，并将其映射到知识库中的唯一标识符。通过使用Prodigy从头开始标注文本数据，并训练机器学习模型来实现这一目标。
实现步骤
实体链接挑战介绍（00:00）
介绍实体链接的基本概念和挑战，重点说明如何将文本中的实体提及与知识库中的标准实体进行匹配。
设置知识库（04:52）
详细讲解如何构建和配置知识库，为实体链接提供标准化的实体标识和相关信息。
使用Prodigy标注训练数据（10:30）
展示如何使用Prodigy工具从零开始标注训练数据，包括实体识别和链接标注的具体操作流程。
解析训练数据为spaCy所需格式（19:19）
说明如何将标注好的训练数据转换为spaCy模型训练所需的特定数据格式，确保数据兼容性。
创建和训练实体链接组件（23:12）
演示如何构建实体链接模型架构，并进行模型训练，包括参数配置和训练过程监控。
在未见数据上测试EL组件（25:36）
使用未参与训练的新数据测试训练好的实体链接组件，评估模型性能和泛化能力。
技术资源
- spaCy官方文档：https://spacy.io
- 免费在线课程：https://course.spacy.io
- Prodigy文档：https://prodi.gy
- 本教程代码和数据：https://github.com/explosion/projects…
- 实体链接详细文档：https://spacy.io/usage/training#entit…
通过本教程，可以掌握使用spaCy和Prodigy构建定制化实体链接模型的完整技术流程，适用于各种自然语言处理应用场景。