根据docs中的示例,我们有 for raw_text, entity_offsets in train_data: example()方法的source code,似乎我们只是对输入文本进行标记,然后对标记进行注释。但是Example对象应该有引用/“黄金标准”和预测值。当我们调用nlp.make_doc()时,文档中的信息是如何结束的 此外,当尝试
这段代码大约在1到2个月前我最后一次使用它的时候就开始工作了。但是现在,发生了一些事情,我不能再运行了。我没有从代码中更改任何东西,只是想再运行一次。losses = {}
for batch in spacy.util.minibatch咨询”是一个实体,如下所示:
('et la consultation post-réanimation', {'entities'
我正在尝试评估使用创建的训练有素的NER模型。通常,对于这些类型的问题,您可以使用f1分数(查准率和召回率之间的比率)。我在文档中找不到训练过的NER模型的精度函数。我不确定它是否正确,但我正在尝试使用以下方法(示例)并使用sklearn中的f1_score
from sklearn.metrics import f1_scor
我打算修复只从文本文件中合并的西班牙语单词,并且我正在使用Spacy的retokenizer.split,但是,我想在retokenizer.split中概括orth的参数。Example: words to be splitpatterns = [nlp.make_doc(text) for textfor token in doc]但是