Python 如何利用CRFSuite编制CRF模型训练语料库

我需要以下格式的数据

(u'Melbourne', u'NP', u'B-LOC'),
 (u'(', u'Fpa', u'O'),
 (u'Australia', u'NP', u'B-LOC'),
 (u')', u'Fpt', u'O'),
 (u',', u'Fc', u'O'),

我所拥有的只是txt文件，我需要用于NER任务的CRF模型的数据。 我计划使用用于python的crf套件，但不太明白如何标记训练数据。

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我可以用pos标记它，但是如何添加命名实体，因为我需要用两个自定义标签标记训练数据。

如果你想训练CRF模型，那么你需要带注释的数据；对于某些任务，可以依赖现有的语料库，但是如果您的任务是新的，那么您必须自己注释实体。有一些工具可以帮助您，例如查看。还有内置的注释工具

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POS标签通常用作功能，但它们不是严格要求的（而且您还应该使用许多其他功能）。

如果您想训练CRF模型，则需要带注释的数据；对于某些任务，可以依赖现有的语料库，但是如果您的任务是新的，那么您必须自己注释实体。有一些工具可以帮助您，例如查看。还有内置的注释工具

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POS标签通常用作功能，但它们不是严格要求的（您还应该使用许多其他功能）.

如果您想用不同的实体而不仅仅是

位置

或

人员

实体创建自己的培训数据，那么您可以参考我的答案如果您想用不同的实体而不仅仅是

位置

或

人员

实体创建自己的培训数据，那么您可以参考我的答案是，Brat是一种为新数据集添加注释的极好方法。注释后，需要将Brat输出的Standoff格式转换为Stanford NER接受的格式

Brat是注释新数据集的极好方法。注释后，需要将Brat输出的Standoff格式转换为Stanford NER接受的格式

是的，我的任务是特定于域的，谢谢，我会尝试这些工具。是的，我的任务是特定于域的，谢谢，我会尝试这些工具