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python - 如何提高 Fair NER 模型的结果？
总的来说，我是 NER 和 NLP 的新手，我想知道我是否理解了这些材料。例如，我有预训练模型“ner-english-large”。我正在使用一个模型，结果证明该模型没有识别正确的实体。
（在此示例中，“Dsl”未标记为 ORG）
所以我想改进我的模型。我正在以适当的格式将这句话上传到语料库。
然后我正在初始化trainer
但是在此之后，我对下一步应该做什么有点困惑。在此之前，我尝试train了方法并且它有效。根据需要识别数据（之前识别不正确）。
但我不知道这是正确的方法还是我需要使用fine-tune？你能解释一下哪种方法更正确吗？
nlp - 如何将 NE 预测限制为某些 NER 类型（PER、LOC）？
我有一个关于 Fair NER 的相当简单的问题。它已在其他地方提出，但没有令人满意的答案。我想使用天赋 NLP 作为框架对一些文本进行 NE 预测。但是：我只想预测某些类型的命名实体，比如人（PER）和地点（LOC）。有人知道如何限制或指定flair的NE预测中的NE类型吗？我特别检查了 SequenceTagger.predict() 函数的文档。我发现只有参数'label_name：Union [str，NoneType] = None'（默认设置）
:param label_name: 设置此项以更改预测的标签类型的名称
所以在我看来，这只是关于标签的名称，而不是指定/限制预测所涵盖的标签/实体类型。
很难找到天赋的支持/教程等，似乎......因此非常感谢任何提示或帮助！
python - 如何使用flair python生成复合情感分数
我最近一直在学习如何在 python 中使用 flair 进行情感分析。我以前一直在使用vaderSentiment。我一直将情绪分数保存为compound分数（范围在 -1 和 1 之间，-1 是最消极的，0 是中性的，1 是最积极的）
有没有办法从天赋中获得相同的数字？
我努力了
它只返回一个类别的值，在这种情况下它返回
将这些组合成复合分数的最简单方法是什么？
非常感谢您的时间
deep-learning - 为什么 FLAIR 不能识别简单句的整个位置名称？
我想用 NER 算法检测简单的位置，我得到了半正确的结果：
输出：
我期待收到"north Carolina"。
- FLAIR 可以检测到完整的位置描述吗？我们需要什么？
- 是否有任何 NER 算法可以检测完整的位置描述？