我使用Prodi.gy创建了一个自定义的NER模型。一旦我执行了所有的处理和验证,我就将模型保存到磁盘上。我可以使用spacy.load从磁盘实例化模型,它似乎工作得很好。我现在的问题是如何将自定义NER模型添加到spacy管道中?我想要确保我的管道中有标记器、解析器等,外加我的自定义NER模型。 似乎我应该从一个现有的模型(en_core_web_sm)中初始化一个基本的nlp,删除现有的NER,并用我的自定义NER替换它。这无疑是用户的错误,我只是从文档和试验/错误中找不出我做错了什么(或需要做什么)。 也许我的操作是错的?也许我应该尝试将标记器和解析器添加到我的自定义模型实例化中? I
我仍然在学习Python和模型的创建,并且对使用Spacy的NLP非常陌生。我用训练了Spacy现有的模型-- en_core_web_sm。
我已经用我的领域特定实体来训练这个模型。
def main(model="en_core_web_sm", new_model_name="new_ner_model", output_dir='/content/drive/My Drive/Data/new_model', n_iter=100):
.
.
(code to train the model)
.
.
# save model t
所以我的要求在口头上很简单。我需要基于自定义实体的StanfordCoreNLP默认模型以及经过自定义培训的模型。在最后的运行中,我需要能够从给定的句子中分离出特定的短语(将使用RegexNER)。
以下是我的努力:
with :-因此我想使用StanfordCoreNLP CRF文件、标记文件和ner模型文件,以及我的自定义培训的StanfordCoreNLP模型。我试着找出是否有任何正式的方法来做这件事,但是什么也没有得到。有一个属性"ner.model“用于StanfordCoreNLP管道,但如果使用,它将跳过默认的管道。
ever :- Next (可能不是有史以来最聪明
我已经用以下步骤定制了NER管道
doc = nlp("I am going to Vallila. I am going to Sörnäinen.")
for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_)
LABEL = 'DISTRICT'
TRAIN_DATA = [
(
'We need to deliver it to Vallila', {
'entities': [(25, 32, 'DISTRICT')]
在命名实体识别(NER)中,前一句对当前句子有什么影响吗?如果你在每个句子中单独应用NER,那么结果是否与在由多个句子组成的文章中使用NER相同?
更确切地说,我用的是Spacy NER。这是第一种方法:
import spacy
nlp = spacy.load('en')
sentences = "My name is Bruce and I come from New York. Pete is my best friend from Amsterdam."
nlp_object = nlp(sentences)
print([(y.text, y.l
在PL/SQL世界中,我将使用type field_name is table of number index by VARCHAR2;创建一个自定义类型,并使用新类型,如下面的v_source_count source_code_ar;
for MariaDB states types可以是任何MariaDB类型。不过,它并没有提到任何定制类型。是否有一种方法可以实现上面PL/SQL与MariaDB相同的结果?
我正在使用CoreNLP 3.6.0创建一个自定义的NER模型
我的道具是:
# location of the training file
trainFile = /home/damiano/stanford-ner.tsv
# location where you would like to save (serialize) your
# classifier; adding .gz at the end automatically gzips the file,
# making it smaller, and faster to load
serializeTo = ner-