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python - フレア NER モデルの結果を改善するにはどうすればよいですか?
私は一般的にNERとNLPに不慣れで、資料を正しく理解しているかどうか知りたい. たとえば、事前にトレーニングされたモデル「ner-english-large」があります。モデルを使用していますが、モデルが正しいエンティティを認識していないことがわかりました。
(この例では、「Dsl」は ORG としてマークされていません)
だから私は自分のモデルを改善したいと思っています。この文を適切な形式でコーパスにアップロードしています。
それから私は初期化していますtrainer
しかし、この後、私は次に何をすべきかについて少し混乱しています. その前に、trainメソッドを試してみましたが、うまくいきました。以前は正しく認識されていなかったデータが、必要に応じて認識されました。
しかし、これが正しい方法なのか、それとも使用する必要があるのか わかりませんfine-tune。どちらのアプローチがより正しいか説明していただけますか?