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
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
我的spacy版本是2.3.7。我有一个现有的自定义NER模型和实体规则管道。我想更新和重新培训这个现有的管道。
创建实体标尺管道的代码如下-
ruler = EntityRuler(nlp)
for i in patt_dict:
ruler.add_patterns(i)
nlp.add_pipe(ruler, name = "entity_ruler")
其中patt_dict是我制作的原始模式字典。
现在,在完成训练之后,现在我有了更多的输入数据,并且希望用新的输入数据来更多地训练模型。
当我稍后加载spacy模型并希望用更多的输入数据重新训练它时,我如何修改上面的
我正试着训练新的实体为斯佩西纳。我尝试将我的新实体添加到现有的spacy 'en‘模型中。然而,这影响了'en'和我的新实体的预测模型。
因此,我建立了一个空白模型并训练了实体识别。这个效果很好。然而,它只能预测我训练过的对象,而不能预测常规的spacy实体识别。
比如说我把“马”训练成动物实体。
对于给定的文本
txt ='Did you know that George bought those horses for 10000 dollars?'
我期待着下列实体得到认可
George - PERSON
horses - ANIMAL
10000
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
我使用这个从零开始训练一个NER模型,使用我自己的训练样本。
当我在新文本上使用这个模型时,我想得到每个实体的预测概率。
# test the saved model print("Loading from", output\_dir) nlp2 = spacy.load(output\_dir) for text, \_ in TRAIN\_DATA: doc = nlp2(text) print("Entities", [(ent.text, ent.label\_) for ent in doc.
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')]}),
我正在尝试向spacy添加一个新的命名实体,但我无法获得用于ner训练的示例对象的良好示例,并且我得到了一个值错误。下面是我的代码:
import spacy
from spacy.util import minibatch, compounding
from pathlib import Path
from spacy.training import Example
nlp=spacy.load('en_core_web_lg')
ner=nlp.get_pipe("ner")
TRAIN_DATA=[('ABC is a worldwide or
我正在尝试训练Spacy3.0来识别新的非目标实体。我完全按照本文中指定的方式执行操作:
for text, annot in tqdm(TRAIN_DATA): # data in previous format
doc = nlp.make_doc(text) # create doc object from text
ents = []
for i in annot["entities"]:
start = i[0]
end = i[1]
label = i[2]
spa