SpaCy自定义NER训练AttributeError：'DocBin‘对象没有属性'to_disk’

SpaCy是一个流行的自然语言处理（NLP）库，用于进行文本处理和信息提取。它提供了许多功能，包括命名实体识别（NER）训练。

在使用SpaCy进行自定义NER训练时，可能会遇到"AttributeError: 'DocBin'对象没有属性'to_disk'"的错误。这个错误通常是由于使用了不兼容的SpaCy版本或错误的代码导致的。

要解决这个问题，首先确保你正在使用最新版本的SpaCy库。可以通过运行以下命令来更新SpaCy：

pip install -U spacy

如果问题仍然存在，可能是因为你的代码中存在错误。请确保你按照SpaCy的文档正确地执行NER训练过程。以下是一个基本的自定义NER训练示例：

import spacy
from spacy.training.example import Example

nlp = spacy.blank("en")  # 创建一个空的英文模型
ner = nlp.create_pipe("ner")
nlp.add_pipe(ner, last=True)

# 添加自定义实体标签
ner.add_label("CUSTOM_ENTITY")

# 准备训练数据
train_data = [
    ("This is a sentence about a custom entity.", {"entities": [(21, 35, "CUSTOM_ENTITY")]}),
    # 添加更多训练数据...
]

# 开始训练
for text, annotations in train_data:
    doc = nlp.make_doc(text)
    example = Example.from_dict(doc, annotations)
    nlp.update([example], losses={})

# 保存模型
nlp.to_disk("custom_ner_model")

在上述示例中，我们首先创建了一个空的英文模型，并添加了一个自定义实体标签。然后，我们准备了训练数据，其中包含了一些句子和相应的实体标注。接下来，我们使用nlp.update()方法来更新模型，以便识别自定义实体。最后，我们使用nlp.to_disk()方法将训练好的模型保存到磁盘上。