我在spacy下通过实体链接器管道的预测方法，出于某种原因，分数定义如下： scores = prior_probs + sims - (prior_probs*sims) 链接here 有谁有这方面的经验/知道这个公式是从哪里来的？
浏览 47提问于2020-03-30得票数 2
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我一直在用Spacy训练一个实体链接器，它有6000个来自Wikidata的实体。 训练数据包含3万个句子。我正在关注Spacy https://github.com/explosion/projects/blob/v3/tutorials/nel_emerson/notebooks/notebook_video.ipynb这样的“巴拉克·奥巴马是法国出生的花店老板，带着36只猫和
浏览 19提问于2021-11-08得票数 2
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已知重复对的余弦相似性
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我提取了这个文本，并将每一列I和相关文本保存到两个lsm数据库中。所以，当我说db1[12345]时，我会得到与ID 12345相关联的文本。
现在，我想得到这些对之间的余弦相似性分数，以确定它们的重复性。get cosine similari
浏览 7提问于2017-04-20得票数 0
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我目前正在构建一个带有自定义NER、实体链接器和Textcat组件的spacy管道。对于我的实体链接器组件，我已经修改了candidate_generator()以适应我的用例。我借鉴了的演示项目。下面是我的custom_functions代码。nlp.make_doc to ensure we have entities and sentences
# which are needed during training of the e
浏览 1提问于2022-05-16得票数 0
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我正在使用Spacy训练一个自定义NER模型，该模型使用6个实体的5000个文本条目的样本。当在一个看不见的样本(500个文本条目)上评估训练后的模型时，我为整个模型(93.8)获得的F分数在任何单个实体的F分数之间有很大差异。有人能帮我理解整体F分数是如何计算的吗?为什么整体F分数和单个实体分数之间有这么大的
浏览 14提问于2019-07-31得票数 1
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在此之后，我使用Spacy如下：https://spacy.io/usage/modelshttps://github.c
浏览 1提问于2017-11-20得票数 0
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for each sentence with each other sentence
cosine_scores = util.pytorch_cos_sim(embeddings, embeddings因为在4个句子的组合之间可以有6个相似性分数的组合。在他们的文档页面上，他们提到由于二次复杂性，这不能很好地扩展，因此他们建议使用paraphrase_mining()方法。 但是当我尝试使用这种方法时，我没有得到6个组合，而是只得到
浏览 69提问于2020-11-11得票数 0
: 0.4522 - 然而，当我评估模型时，我得到了一个较低的余弦相似度：print(results_mul)然后，更糟糕的问题是:如果我计算预测向量并将它们与目标向量进行比较，我得到的平均余弦相似度要低
浏览 0提问于2020-05-30得票数 0
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我有一个文本文件，其中包含如下所示的行：我以这种方式使用了一些代码：nlp = spacy.load('en')
浏览 0提问于2018-07-24得票数 6
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按“坏”来衡量损失值
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我希望根据培训期间“当前预测”到“正确标签”的距离来缩放每幅图像的丢失值。例如，如果正确的标签是"cat“，而网络认为它是”狗“，则如果网络认为它是”汽车“，则惩罚(损失)应该小于这种情况。我的做法如下：2-将矩阵作为底部传递给"softmaxWithLoss"层，
3-将每条原木(Prob)相乘到此值，根据forward_cpu中的不良程度来缩放损失。而且，如果我没有弄错
浏览 4提问于2016-01-20得票数 8
我试图用en_core_web_md以外的几轮光束目标来更新经过预先训练的spacy模型beam_width = 1，而且我似乎找不到正确的方法将不同的参数传递到**cfg中，以便该模型使用它们进行训练with nlp.disable_pipes(*other_pipes), warnings.catch_warnings():但是，经过培训后，m
浏览 0提问于2020-08-11得票数 2
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我有一个rasa_nlu的工作安装，运行Python3.6.5上的macOS高级塞拉利昂。我能够让样本教程发挥作用。我在让它和同义词一起工作时遇到麻烦。这样的问题的意图和实体。'confidence': 0.9542820453643799}, 'end': 15,
浏览 2提问于2018-08-20得票数 0
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我想使用spaCy进行实体链接(EL)。我已经在我的领域特定语料库上训练了一个带有自定义标签的spaCy命名实体识别(NER)模型。但是，我的以下示例将使用常规实体标签PERSON和LOCATION。在知识库( KB )中设置别名，知识库返回识别出的实体出现的候选，例如"Paris“的候选可以是维基数据条目Q47899 (巴黎希尔顿)、Q7137357 (巴黎西门)、Q5214166 (丹·巴黎)、我的问题
浏览 6提问于2020-10-09得票数 1
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我使用的是交叉验证(5倍)的学习技巧。
交叉验证。，我得到我的数据集，并使用它在5倍交叉验证。返回的分数(全部5个)在.80到.85的范围内。直接训练，如果我使用相同的数据集与火车测试分割(0.2测试部分)，并直接拟合和预测，我得到了.70的准确性。(召回和中华民国也较少)。因此，在交叉验证中，折叠的单个组合等于我们在火车测试拆分中所做的
浏览 3提问于2017-09-09得票数 0
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我试图让实体标尺模式使用引理和ent_type的组合来为短语“land(或land)在巴尔的摩(Location)”生成一个标签。它似乎与Matcher一起工作，但不是我创建的实体统治者。我将覆盖设置为True，所以不太确定为什么不工作。这很可能是一个用户错误，我只是不知道它是什么。下面是代码示例。从输出中可以看到，模式规则是在NER之后添加的，我已经将覆盖设置为true。码样例from spacy
浏览 8提问于2021-12-22得票数 2
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但这些论文都没有准确地描述你是如何做到这一点的。所以我的问题是如何使用链接预测来评估嵌入？我尝试应用的算法是:首先在用户点击序列上构建一个有向图，图中的每个节点代表一个项目，如果用户单击项目A然后单击B，则应该有两个节点A和B以及权重为1的边A-B。similarity emb2 = item_emb[test_node[:, 1]]
<e
浏览 0提问于2019-09-23得票数 0
，跳过词汇表以节省磁盘空间和内存使用
最后，加载模型以运行某些推断，使用在我的管道中预先计算过的标记和向量，而不是使用模型词汇表(标准方法)再次计算。之后，通过阅读，我发现可以在没有词汇表的情况下保存我的模型，甚至可以从标记列表和自定义词汇表(在我的例子中是一个空词汇表)中保存。此外，我还能够使用以前在我的管道中为我计算的文档向量来设置文档向量。如果我删除cfg文件中的
浏览 4提问于2021-11-23得票数 2
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我有一个有1500多行的数据。每一行都有一个句子。我想找出在所有句子中找到最相似句子的最佳方法。
17 | Move to QC
18 | Verify file
浏览 3提问于2020-09-03得票数 4
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base-model en_core_web_sm --pipeline "ner" -R -n 10
具体来说，我需要标记器和en_core_web_sm模型的解析器。当我将标签放置到配置文件的nlp部分中的禁用组件时，或者如果我删除与标记相关的所有内容，调试和培训工作。但是，当将经过训练的模型应用于加载到文档的文本时，只有经过训练的NER才能工作，而其他任何组件都不能工作。解析器预测一切都是根
浏览 0提问于2021-02-07得票数 5
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对于数据集，我想使用xgboost进行$n$预测的最佳组合，而不是仅仅使用它们的算术平均值进行组合。我发现xgboost生成的预测比moedl所能选择的组合的许多$n$个人预测更糟糕。人工目标变量是由$$y = \frac{x_1+x_2}{2}，\，\mbox{with } x_1，x_2 \sim N(0,1) $$生成的，考虑到$y$与$x
浏览 0提问于2018-06-01得票数 2
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