通过Hugging Face的变压器管道获得实体位置

Question

我正在使用Hugging Face的管道来对长文本执行NER（命名为实体识别）。 但是，在通过管道处理了文本之后，我无法获得实体位置（偏移）。

此post提供了有关如何获取文本实体的一些线索，但未提供实体在原始文本中的位置。

代码段：

-webkit-overflow-scrolling: touch;

输出：

from transformers import pipeline
ner = pipeline('ner', grouped_entities=True)
sentence = "Obama has visited Milton-Freewater yesterday"
for token in ner(sentence): 
    print(token) 

我理想的位置是：

{'entity_group': 'I-PER', 'score': 0.9959654808044434, 'word': 'Obama'}
{'entity_group': 'I-ORG', 'score': 0.536281406879425, 'word': 'Milton'}
{'entity_group': 'I-LOC', 'score': 0.5545264780521393, 'word': 'Freewater'}
{'entity_group': 'I-LOC', 'score': 0.5545264780521393, 'word': 'Freewater'}

如何从管道的输出中获取实体位置？