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')]
我正在使用spacy 3训练实体链接器模型,并在运行spacy train时得到以下错误
ValueError: [E030] Sentence boundaries unset. You can add the 'sentencizer' component to the pipeline with: nlp.add_pipe('sentencizer'). Alternatively, add the dependency parser or sentence recognizer, or set sentence boundaries by setting
我正试着训练新的实体为斯佩西纳。我尝试将我的新实体添加到现有的spacy 'en‘模型中。然而,这影响了'en'和我的新实体的预测模型。
因此,我建立了一个空白模型并训练了实体识别。这个效果很好。然而,它只能预测我训练过的对象,而不能预测常规的spacy实体识别。
比如说我把“马”训练成动物实体。
对于给定的文本
txt ='Did you know that George bought those horses for 10000 dollars?'
我期待着下列实体得到认可
George - PERSON
horses - ANIMAL
10000
我正在尝试将一个自定义PhraseMatcher()组件集成到我的nlp管道中,这样我就可以加载自定义Spacy模型,而不必在每次加载时将我的自定义组件重新添加到通用模型中。
如何加载包含自定义管道组件的Spacy模型?
我创建组件,将其添加到管道中,并使用以下方法保存它:
import requests
from spacy.lang.en import English
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from spacy.tokens import Doc, Span, Token
class RESTCountriesComponent(
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
我试图找出最佳的方法(快速)来提取实体,例如一个月。我已经提出了5种使用的不同方法。
初始设置
对于每个解决方案,我从初始设置开始。
import spacy.lang.en
nlp = spacy.lang.en.English()
text = 'I am trying to extract January as efficient as possible. But what is the best solution?'
解决方案:使用 (仅限于单个令牌匹配)
import spacy.tokens
NORM_EXCEPTIONS = {
'jan&
我试图在本体世界中使用SpaCy来识别实体上下文。我是一个新手,在使用SpaCy和只是玩开始。
我使用作为我的“模式”列表,用于创建用于实体识别的字典。简单地说,数据是一个ID (居里),它对应的实体的名称以及它的类别。
我的样本数据截图:
以下是我的初始代码的工作流程:
创建模式和术语
# Set terms and patterns
terms = {}
patterns = []
for curie, name, category in envoTerms.to_records(index=False):
if name
我使用了中提供的命令。我遵循以下所有步骤:-
使用spacy格式创建模型TRAIN_DATA =[ ("Pizza is a common fast food.", {"entities": [(0, 5, "FOOD")]}), ("Pasta is an italian recipe", {"entities": [(0, 5, "FOOD")]})]
使用以下代码转换.spacy文件中的列车和开发数据:-
import os
from tqdm import tqdm
impo
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
我正在使用spaCy开发一个基于方面的情感分析模型。我设法将方面和形容词作为对在列表中提取。我还在任何形容词之前加上了"not“,以处理任何否定。如果形容词前面有"not“,我想用它的反义词来交换形容词。我知道spaCy有一些相似性检测工具,但是我找不到任何关于反义词的东西。用spaCy可以做到这一点吗?如果没有,我该怎么做,或者有没有更好的方法来处理这些否定?
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
txt = "The per
我正在尝试在CLI上训练一个NER Spacy模型。按照所有必要的步骤,我最终创建了一个正确的输入文件,但是当我试图在GPU上进行训练时,我得到了spacy无法激活GPU的消息,其他程序实际上能够使用我的GPU,并且cuda被正确设置。尽管如此,它似乎不工作,我只有一个GPU在我的电脑,所以我选择了-g 0的CLI。我找不到任何进一步的信息,因为为什么GPU不能被激活,搜索互联网也没有任何结果。
Training pipeline: ['ner']
⚠ Unable to activate GPU: 0
Using CPU only
英伟达-驱动程序-版本: 440.64