Bienvenue dans la série d'Hugging Face sur les tâches !
Dans cette vidéo, nous allons jeter un coup d'œil à la tâche de classification de tokens.
La classification de tokens consiste à attribuer une étiquette à chaque token d'une phrase
Il existe plusieurs tâches de classification de tokens, les plus courantes étant la reconnaissance d’entités nommées
et le « part-of-speech ».
Jetons un coup d'œil rapide à la tâche de reconnaissance d'entités nommées
L'objectif de cette tâche est de trouver les entités dans un texte, comme une personne, un lieu
ou une organisation.
Cette tâche est formulée comme l'étiquetage de chaque token avec une classe pour chaque entité,
et une autre classe pour les tokens qui n'ont pas d'entité.
Une autre tâche de classification de tokens est le « part-of-speech ».
L'objectif de cette tâche est d'étiqueter les mots pour une partie particulière du texte, comme
un nom, un pronom, un adjectif, un verbe, etc.
Cette tâche est formulée comme l'étiquetage de chaque token avec les parties du texte.
Les modèles de classification de tokens sont évalués sur l'exactitude, le rappel, la précision et le score F1.
Les métriques sont calculées pour chacune des classes.
Nous calculons les vrais positifs, les vrais négatifs et les faux positifs pour calculer la précision
et le rappel, et prenons leur moyenne harmonique pour obtenir le score F1.
Ensuite, nous les calculons pour chaque classe et prenons la moyenne globale pour évaluer notre modèle.
Un exemple de jeu de données utilisé pour cette tâche est ConLL2003.
Ici, chaque token appartient à une certaine classe d'entités nommées, désignées par les indices de la
liste contenant les étiquettes.
Vous pouvez extraire des informations importantes de factures à l'aide de modèles de reconnaissance d'entités nommées,
telles que la date, le nom de l'organisation ou l'adresse.
Pour plus d'informations sur la tâche de classification de tokens, consultez le cours d'Hugging Face.