我已经有了一个现有的spaCy模型,我想在运行时用额外的训练数据来改进它。
例如,我的训练模型中的训练dataSet如下所示:
text="Anna lives in Munich and works at BMW"
entity: name=Anna
entity: city=Munich
entity: company=BMW
在我的实现中,在开始新的训练之前,我从现有模型中获取ner:
nlp = spacy.load(modelPath)
ner = nlp.get_pipe('ner')
然后我用新的TrainingData训练我现有
是否可以使用验证数据来训练SpaCy NER?或者像Keras中那样将一些数据拆分到验证集(model.fit中的validation_split)?谢谢 with nlp.disable_pipes(*other_pipes): # only train NER
for itn in tqdm(range(n_iter)):
random.shuffle(train_data_list)
losses = {}
# batch up the examples using spaCy's min
我在spaCy文档的部分中有一种新NER类型的训练数据。
TRAIN_DATA = [
("Horses are too tall and they pretend to care about your feelings", {
'entities': [(0, 6, 'ANIMAL')]
}),
("Do they bite?", {
'entities': []
}),
("horses are too tall and the
我想使用spacy的NER模型从头开始训练一个使用100万个句子的模型。该模型只有两种类型的实体。这是我正在使用的代码。因为我不能共享数据,所以我创建了一个虚拟数据集。 我的主要问题是模型训练时间太长。如果你能强调我代码中的任何错误,或者建议其他方法来加速训练,我将不胜感激。 TRAIN_DATA = [ ('Ich bin in Bremen', {'entities': [(11, 17, 'loc')]})] * 1000000
import spacy
import random
from spacy.util import mi
我一直在一些文本上训练我的NER模型,并试图在其中找到具有自定义实体的城市。
示例:-
('paragraph Designated Offices Party A New York Party B Delaware paragraph pricing source calculation Market Value shall generally accepted pricing source reasonably agreed parties paragraph Spot rate Spot Rate specified paragraph reasonably agreed
我正在使用Spacy创建一个印尼NER模型。我正在使用来自https://raw.githubusercontent.com/yohanesgultom/nlp-experiments/master/data/ner/training_data.txt的训练数据 使用此标记格式的上述训练数据: Sementara itu Pengamat Pasar Modal <ENAMEX TYPE="PERSON">Dandossi Matram</ENAMEX> mengatakan, 我想将此训练数据转换为Spacy格式,即: [('Sementar
我第一次用bellow训练的数据实现了自定义NER,它给了我很好的名字和PrdName预测。我提到了暗号。
if __name__ == '__main__':
TRAIN_DATA = [
('My Name is Rajesh', {'entities': [(11, 17, 'Name')]}),
('My Name is Bakul', {'entities': [(11, 16, 'Name')]}),
我的目标是在spacy的帮助下训练独立的NER。Spacy提供
这有助于保存模型并稍后将其加载到nlp管道中。
我已经准备了如下格式的训练数据。
MUST, O
have, O
experience, U-technology
as, O
a, O
translator, O
, , O
editor, U-technology
,, O
interpreter,U-technology
,, O
or, O
writer, U-technology
但我
类似于上一个问题How to calculate the overall accuracy of custom trained spacy ner model with confusion matrix? spaCy在写出经过训练的NER模型时,在meta.json文件中提供精确度、召回率和F1分数。此外,在运行求值命令python -m spacy evaluate时也可以使用这些值。但是,是否有可能获得用于计算这些值的TP、FP、FN的计数? 此外,是否有可能输出导致假阳性或假阴性的实际文本/标记?
在使用我的自定义训练数据训练spacy NER模型时,我得到了以下错误。 ValueError: [E024] Could not find an optimal move to supervise the parser. Usually, this means the GoldParse was not correct. For example, are all labels added to the model? 有人能帮我吗?
我正在尝试训练Spacy模型来识别一些自定义NER,训练数据如下所示,它主要与识别一些服务器型号、财年格式的日期和HDD的类型有关: TRAIN_DATA = [('Send me the number of units shipped in FY21 for A566TY server', {'entities': [(39, 42, 'DateParse'),(48,53,'server')]}),
('Send me the number of units shipped in FY-21