AI mid-stage sequence labeling task: three data set construction process records

数据介绍

人民日报命名实体识别数据集（example.train 28046条数据和example.test 4636条数据）,共3种标签：地点（LOC）, 人名（PER）, 组织机构（ORG）

时间识别数据集（time.train 1700条数据和time.test 300条数据）,共1种标签：TIME

CLUENER细粒度实体识别数据集（cluener.train 10748条数据和cluener.test 1343条数据）,共10种标签：地址（address）,书名（book）,公司（company）,游戏（game）,政府（goverment）,电影（movie）,姓名（name）,组织机构（organization）,职位（position）,景点（scene）
数据来源：GitHub

格式说明

原始格式：如图,每个字和label占一行,每句用空行隔开;

目标格式：每句一行,前面是用空格分开的字符 \t 后面是用空格分开的label,并生成一个label_map.json文件,如图(参考EasyDL).

代码实现

数据转换函数代码：

import os

def dataFucker(filepath):
    new_filepath = filepath+'_new.txt'
    f_new = open(new_filepath, 'w+', encoding="utf-8")
    with open(filepath, 'r', encoding="utf-8") as f:
        lines = f.read().split('\n\n')
        
        for line in lines:
            if not line:
                continue
            tokens_words = line.split('\n')
            tokens, labels = [_.split(' ')[0].strip() for _ in tokens_words if _], [_.split(' ')[1].strip() for _ in tokens_words if _]
            assert len(tokens) ==  len(labels)
            new_line = ' '.join(tokens) + '\t' + ' '.join(labels) + '\n'
            f_new.write(new_line)
    
    f_new.close()
    return new_filepath

数据转换入口函数：

import os

path = r"C:\xxx\data"
datasets = os.listdir(path)

for dataset in datasets:
    filepath = os.path.join(path, dataset)
    new_filepath = dataFucker(filepath)
    print(filepath.split("\\")[-1], '---->', new_filepath.split("\\")[-1])

执行结果：

生成映射json文件代码：

import os 
import json

def mapJsonFucker(filepath):
    with open(filepath, 'r', encoding="utf-8") as f:
        lines = f.readlines()
        labels = []
        for line in lines:
            _labels = line.split('\t')[1].split(' ')
            for each in _labels:
                if each.strip() not in labels:
                    labels.append(each.strip())
        labels.remove('O')
        labels.append('O')
        res = json.dumps({
    key:value for value, key in enumerate(labels)}, indent=2)
        
        with open(filepath+'_label_map.json', 'w+', encoding='utf-8') as fd:
            fd.write(res)
        return res

生成映射json文件入口函数：

path = r"C:\xxx\data"
datasets = [_ for _ in os.listdir(path) if 'txt' in _ and 'train' in _]
print(dataset)

for dataset in datasets:
    filepath = os.path.join(path, dataset)
    print(filepath)
    resList = mapJsonFucker(filepath)
    print(resList)

执行结果：

后续就可以根据自己需求处理了.