PyData Global 2022: Spancat

命名实体识别模型可能无法处理各种跨度，但Spancat绝对可以！在开源NLP库spaCy中，创建了一个能够处理重叠和任意文本跨度的NER模型。深入探讨命名实体识别及其局限性，并通过聚焦解决方案的演讲和实际应用展示如何解决这些问题。

技术实现

架构设计

Spancat组件通过可交换的建议器函数生成候选跨度，使用Tok2vec进行编码，并通过池化操作（First、Last、Mean、Max）生成跨度表示。模型为每个候选跨度输出完整的标签概率分布，包含跨度的完整上下文信息。

配置示例

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# 通过add_pipe使用默认模型
nlp.add_pipe("spancat")

# 通过add_pipe使用自定义模型
config = {"model": {"@architectures": "my_spancat"}}
nlp.add_pipe("spancat", config=config)

建议器类型

n-gram建议器：生成特定数量的令牌跨度
子树建议器：基于句法依赖关系
分块建议器：名词块迭代器
句子建议器：完整句子
SpanFinder：机器学习方法，学习开始和结束令牌

核心优势

显式控制候选跨度：通过建议器函数精确控制
置信度评分：提供完整的标签概率分布
减少边缘敏感性：不预测基于单令牌的标签
处理重叠跨度：能够识别嵌套和重叠的实体

实际应用

医疗文本分析

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text = "This drug helped my joint pain and increased my ability to be active."
doc = nlp(text)
# 识别条件(COND)、益处(BENEFIT)和不良反应(ADE)

金融实体识别

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text = "Sam Bankman-Fried announced he would resign as CEO of FTX amid the crisis in late 2022."
# 识别人物(PERSON)、组织(ORG)和日期(DATE)实体

可视化工具

使用displaCy进行跨度可视化：

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import spacy
from spacy import displacy

nlp = spacy.blank("en")
doc = nlp("Welcome to the Bank of China.")
doc.spans["sc"] = [Span(doc, 3, 6, "ORG"), Span(doc, 5, 6, "GPE")]
displacy.serve(doc, style="span")

训练建议

数据标注：使用某机构的标注工具加速标注过程
模式匹配：使用模式和临时模型确保标注一致性
配置优化：通过配置文件自定义架构和超参数

该技术为处理复杂文本跨度场景提供了灵活而强大的解决方案，特别适用于需要识别重叠和嵌套实体的应用场景。

Spancat技术解析：突破命名实体识别局限

本文详细介绍Spancat技术在spaCy开源NLP库中的应用，该技术能够处理重叠和任意文本跨度，突破传统命名实体识别的限制，包含架构设计、配置实现和实际应用案例。