A newer version of the Gradio SDK is available:
5.12.0
命名实体识别 （Named-Entity Recognition）
相关空间：https://huggingface.co/spaces/rajistics/biobert_ner_demo，https://huggingface.co/spaces/abidlabs/ner，https://huggingface.co/spaces/rajistics/Financial_Analyst_AI 标签：NER，TEXT，HIGHLIGHT
简介
命名实体识别（NER）又称为标记分类或文本标记，它的任务是对一个句子进行分类，将每个单词（或 "token"）归为不同的类别，比如人名、地名或词性等。
例如，给定以下句子：
芝加哥有巴基斯坦餐厅吗？
命名实体识别算法可以识别出：
- "Chicago" as a location
- "Pakistani" as an ethnicity
等等。
使用 gradio（特别是 HighlightedText 组件），您可以轻松构建一个 NER 模型的 Web 演示并与团队分享。
这是您将能够构建的一个演示的示例：
$demo_ner_pipeline
本教程将展示如何使用预训练的 NER 模型并使用 Gradio 界面部署该模型。我们将展示两种不同的使用 HighlightedText 组件的方法--根据您的 NER 模型，可以选择其中任何一种更容易学习的方式！
环境要求
确保您已经安装了 gradio Python 包。您还需要一个预训练的命名实体识别模型。在本教程中，我们将使用 transformers 库中的一个模型。
方法一：实体字典列表
许多命名实体识别模型输出的是一个字典列表。每个字典包含一个实体，一个 " 起始 " 索引和一个 " 结束 " 索引。这就是 transformers 库中的 NER 模型的操作方式。
from transformers import pipeline
ner_pipeline = pipeline("ner")
ner_pipeline("芝加哥有巴基斯坦餐厅吗？")
输出结果：
[{'entity': 'I-LOC',
'score': 0.9988978,
'index': 2,
'word': 'Chicago',
'start': 5,
'end': 12},
{'entity': 'I-MISC',
'score': 0.9958592,
'index': 5,
'word': 'Pakistani',
'start': 22,
'end': 31}]
如果您有这样的模型，将其连接到 Gradio 的 HighlightedText 组件非常简单。您只需要将这个实体列表与原始文本以字典的形式传递给模型，其中键分别为 "entities" 和 "text"。
下面是一个完整的示例：
$code_ner_pipeline $demo_ner_pipeline
方法二：元组列表
将数据传递给 HighlightedText 组件的另一种方法是使用元组列表。每个元组的第一个元素应该是被归类为特定实体的单词或词组。第二个元素应该是实体标签（如果不需要标签，则为 None）。HighlightedText 组件会自动组合单词和标签来显示实体。
在某些情况下，这比第一种方法更简单。下面是一个使用 Spacy 的词性标注器演示此方法的示例：
$code_text_analysis $demo_text_analysis
到此为止！您已经了解了为您的 NER 模型构建基于 Web 的图形用户界面所需的全部内容。
有趣的提示：只需在 launch() 中设置 share=True，即可立即与其他人分享您的 NER 演示。