Boundary-Enhanced-NER 如何用别的数据集进行训练？

Boundary-Enhanced-NER 如何用别的数据集进行训练？

Boundary-Enhanced-NER 是一种基于边界的命名实体识别方法。要使用其他数据集训练,你需要:

1. 准备训练数据 - 需要命名实体标注的数据集,比如CoNLL2003等。
2. 预处理数据 - 把数据转换成Boundary-Enhanced-NER模型需要的输入格式。它需要句子、词性、命名实体标签等信息。
3. 配置模型 - 修改模型的config文件,指定训练数据和评估数据的路径等。
4. 训练模型 - 使用boundary_enhanced_ner_trainer.py脚本训练模型。命令如下:
   bash
   python boundary_enhanced_ner_trainer.py
   --model_config_path config/model.json
   --data_config_path config/data.json
   --output_dir output/
   --use_pretrained_model bert-base-cased
5. 评估模型 - 使用boundary_enhanced_ner_evaluator.py评估训练好的模型。命令如下:
   bash
   python boundary_enhanced_ner_evaluator.py
   --model_config_path config/model.json
   --data_config_path config/data.json
   --output_dir output/ \
   --eval_data_path path/to/eval/data
   所以主要工作是准备数据和修改配置。Boundary-Enhanced-NER框架本身可以使用任意NER数据集进行训练和评估。希望这个简要流程能帮助你使用其他数据集训练Boundary-Enhanced-NER模型。