我有一个带注释的数据集(TRAIN_DATA),我使用它来构建自己的NER模型: nlp = spacy.blank("en")
if "ner" not in nlp.pipe_names:
nlp.add_pipe("ner", last=True)
examples_train = []
for text, annotations in TRAIN_DATA:
examples_train.append(Example.from_dict(nlp.make_doc(text)
pipe_exceptions = [&
我是spaCy和Python的新手,我想使用这个库来可视化一个NER。这是我找到的示例: import spacy
from spacy import displacy
NER = spacy.load("en_core_web_sm")
raw_text="The Indian Space Research Organisation or is the national space agency of India, headquartered in Bengaluru. It operates under Department of Space which is
编辑:谢谢你的评论。我将doc= nlp(文本)更改为doc =nlp.make_doc(文本)。
我找到了一个我想复制的密码。它显然是用Spacy2写的:
# add NER to the pipeline and the new label
ner = nlp.get_pipe("ner")
ner.add_label("FOOD")
# get the names of the components we want to disable during training
pipe_exceptions = ["ner", "trf_
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')]
我正在尝试使用spacy 3添加自定义NER标签。我为旧版本找到了教程,并对spacy 3进行了调整。下面是我使用的全部代码:
import random
import spacy
from spacy.training import Example
LABEL = 'ANIMAL'
TRAIN_DATA = [
("Horses are too tall and they pretend to care about your feelings", {'entities': [(0, 6, LABEL)]}),
("Do
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?
我对spacy和python很陌生,我正在使用python和nltk来训练我自己的spacy模型,这里是我的代码,我在这里训练数据和测试数据,如果我提供与文本数据相同的测试数据,但是我无法识别超过2个标签,而且每次我编译代码时标签识别是不同的和不正确的,我已经参考了spacy网站,但是我无法找到解决方案。请救救我!
from __future__ import unicode_literals, print_function
import plac
import random
from pathlib import Path
import spacy
# new entity label
我用pip安装了spacy,想要加载spacy。下面是带有空格的python代码: import spacy
nlp = spacy.load('de',disable=['parser', 'tagger','ner'])
nlp.max_length = 1198623 不幸的是,代码抛出了以下错误: OSError: [E050] Can't find model 'de'. It doesn't seem to be a shortcut link, a Python package o
我尝试将IOB (每行token-per- NER)文件(训练/测试)转换为Spacy 3二进制格式。 输入格式示例(分隔符\t,无空格,编码为utf-8): Département B-LOCATION
des I-LOCATION
Bouches-du-Rhône I-LOCATION
. O
Port B-INSTALLATION
de I-INSTALLATION
la I-INSTALLATION
Ciotat I-INSTALLATION
. O
Avant-projet O
du O
môle B-INSTALLATION
Bérouar
问题
在之后,我尝试添加一个额外的训练数据集,并在本地cpu环境中训练一个模型。
但我不会更改base_config.cfg和config.cfg文件的内容。
如何修复这些错误来构建模型并对其进行评估?
错误
我不确定第一个问题是否是一个问题,我也不知道如何填写config.cfg文件。
到目前为止,即使在执行以下过程中的代码之后,config.cfg文件仍然是空的。
执行列车命令时会显示错误消息。
ℹ Using CPU
✘ Error parsing config overrides
paths -> train not a section value t
在使用自定义标签对ner进行培训时,我以完全类似的方式创建了一个.json文件,但使用我自己的数据,如中所述。然后,我尝试使用以下命令将其转换为训练所需的二进制格式(两者都是train/dev):
python -m spacy convert train.json ./ -t spacy
哪个做了,创建了2个文件。
启动培训过程时遇到的错误:
[E923] It looks like there is no proper sample data to initialize the Model of component 'ner'. To check your input da
当我运行我的NER模型时,我得到: UserWarning: [W031] Model 'en_model' (0.0.0) requires spaCy v2.2 and is incompatible with the current spaCy version (2.3.2) 请告诉我怎样才能修复它? Python3.7.9,spaCy 2.3.2,Ubuntu18.04。
这是用来训练NER空间模型的代码。我的数据集是阿拉伯语tweets文件。我用机器学习工具手动标记了dataset中的位置,但是代码没有运行。
我使用了这个链接的代码
############################################ NOTE ########################################################
#
# Creates NER training data in Spacy format from JSON downloaded from Dataturks.
#
#
我是NLP的新手。从过去的2/3天开始做这件事。使用spacy实现这一点。我正在尝试通过使用以下代码来“训练一个额外的实体类型”…… """Example of training an additional entity type
This script shows how to add a new entity type to an existing pre-trained NER
model. To keep the example short and simple, only four sentences are provided
as examples. I
我在这个问题上压力太久了,似乎找不到解决办法。我想训练一个新的模型来识别动物和物种的名字。我创建了一个模拟训练集来测试它。然而,我总是得到一个ValueError: [E973] Unexpected type for NER data
我曾在StackOverflow上的其他帖子上尝试过其他解决方案,包括:
使用spacy.blank('en')Installing spacy-lookups-data而不是重复检查培训集的格式和类型是否正确
所有这些都会导致相同的错误。
import os
import spacy
from spacy.lang.en import Eng
我有以下一句话:
text="The weather is extremely severe in England"
我想执行一个自定义的Name Entity Recognition (NER)过程
首先,一个普通的NER过程将输出带有GPE标签的GPE
pip install spacy
!python -m spacy download en_core_web_lg
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
doc = nlp(text)
for ent in doc.ents:
pri
非常新的ML和Python,并感谢对此问题的任何帮助。我使用Prodigy (基于en_core_web_lg)训练了一个NER模型,并将模型保存到我的虚拟环境中:
我在Windows 10上使用了CONDA/VSCODE、SpaCy 2.x环境,现在我正在尝试加载一个以逗号分隔的CSV文件,如下所示:
nlp = spacy.load("en_core_web_lg", disable=["ner"]) #remove NER of base model
print(nlp.pipe_names) #check to see if remo
我想在瑞典的UD树银行上训练一个Spacy模型。
为此,我遵循了spacy页面上的说明:
培训本身运行,很好,但在最后,它试图打开一个文件,由于某种原因,不存在。至少在这个地方没有。
USER@Ubuntu18:~/spacy_models/sv$ python -m spacy train sv models talbanken-json/sv_talbanken-ud-train.json talbanken-json/sv_talbanken-ud-dev.json
⚠ Output directory is not empty
This can lead to unintended