我想使用spaCy v3训练自定义NER模型。我准备了训练数据,并使用了以下脚本
import spacy
from spacy.tokens import DocBin
nlp = spacy.blank("en") # load a new spacy model
db = DocBin() # create a DocBin object
for text, annot in tqdm(TRAIN_DATA): # data in previous format
doc = nlp.make_doc(text) # create doc object from
我已经有了一个现有的spaCy模型,我想在运行时用额外的训练数据来改进它。
例如,我的训练模型中的训练dataSet如下所示:
text="Anna lives in Munich and works at BMW"
entity: name=Anna
entity: city=Munich
entity: company=BMW
在我的实现中,在开始新的训练之前,我从现有模型中获取ner:
nlp = spacy.load(modelPath)
ner = nlp.get_pipe('ner')
然后我用新的TrainingData训练我现有
我正在尝试训练Spacy3.0来识别新的非目标实体。我完全按照本文中指定的方式执行操作:
for text, annot in tqdm(TRAIN_DATA): # data in previous format
doc = nlp.make_doc(text) # create doc object from text
ents = []
for i in annot["entities"]:
start = i[0]
end = i[1]
label = i[2]
spa
我正在使用下面的代码来训练一个已经存在的spacy ner模型。然而,我在测试中得不到正确的结果: 我错过了什么? import spacy
import random
from spacy.gold import GoldParse
from spacy.language import EntityRecognizer
train_data = [
('Who is Rocky babu?', [(7, 16, 'PERSON')]),
('I like London and Berlin.', [(7, 13, '
我想使用spacy的NER模型从头开始训练一个使用100万个句子的模型。该模型只有两种类型的实体。这是我正在使用的代码。因为我不能共享数据,所以我创建了一个虚拟数据集。 我的主要问题是模型训练时间太长。如果你能强调我代码中的任何错误,或者建议其他方法来加速训练,我将不胜感激。 TRAIN_DATA = [ ('Ich bin in Bremen', {'entities': [(11, 17, 'loc')]})] * 1000000
import spacy
import random
from spacy.util import mi
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_score
import spacy
from spacy.gold import GoldParse
nlp = spacy.load("en") #load NER model
test_text = "my name is John"
我在spaCy文档的部分中有一种新NER类型的训练数据。
TRAIN_DATA = [
("Horses are too tall and they pretend to care about your feelings", {
'entities': [(0, 6, 'ANIMAL')]
}),
("Do they bite?", {
'entities': []
}),
("horses are too tall and the
我一直在一些文本上训练我的NER模型,并试图在其中找到具有自定义实体的城市。
示例:-
('paragraph Designated Offices Party A New York Party B Delaware paragraph pricing source calculation Market Value shall generally accepted pricing source reasonably agreed parties paragraph Spot rate Spot Rate specified paragraph reasonably agreed
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
我正在使用Spacy创建一个印尼NER模型。我正在使用来自https://raw.githubusercontent.com/yohanesgultom/nlp-experiments/master/data/ner/training_data.txt的训练数据 使用此标记格式的上述训练数据: Sementara itu Pengamat Pasar Modal <ENAMEX TYPE="PERSON">Dandossi Matram</ENAMEX> mengatakan, 我想将此训练数据转换为Spacy格式,即: [('Sementar
我第一次用bellow训练的数据实现了自定义NER,它给了我很好的名字和PrdName预测。我提到了暗号。
if __name__ == '__main__':
TRAIN_DATA = [
('My Name is Rajesh', {'entities': [(11, 17, 'Name')]}),
('My Name is Bakul', {'entities': [(11, 16, 'Name')]}),
我正在尝试向spacy添加一个新的命名实体,但我无法获得用于ner训练的示例对象的良好示例,并且我得到了一个值错误。下面是我的代码:
import spacy
from spacy.util import minibatch, compounding
from pathlib import Path
from spacy.training import Example
nlp=spacy.load('en_core_web_lg')
ner=nlp.get_pipe("ner")
TRAIN_DATA=[('ABC is a worldwide or