Путь разметки данных для NER: от Open Source до Prodigy

Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) — это одна из самых востребованных задач в обработке естественного языка (NLP). Чтобы создать качественную модель для NER, требуется тщательно размеченная обучающая выборка, а процесс её создания может занять много времени и ресурсов. В этой статье я расскажу о своём пути разметки данных, начиная с использования Open Source инструментов и переходя к Prodigy, профессиональному инструменту для создания обучающих наборов данных.

Читать далее

#машинное_обучение #named_entity_recognition #annotation_processing #prodigy #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #spacy #natural_language_processing | @habr_ai