我有一堆用户查询。其中也有一些包含垃圾字符的查询，例如。I work in Google asdasb asnlkasn我只需要I work in Google
import nltk
import spacy
import truecase
words = set(nltk.corpus.words.words())
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
def check_ner(word):
doc = nlp(word)
ner_list = []
for token in doc.ents:
n
浏览 0提问于2019-12-12得票数 1
我正在尝试检索我的spaCy模型在将正确的标签分配给实体时的概率。我使用的是spaCy版本3.0.5。 threshold = 0.5
for i in testing_raw:
doc = nlp_updated(i)
beams = nlp_updated.beam_parse([ doc ], beam_width = 16, beam_density = 0.0001)
entity_scores = defaultdict(float)
for beam in beams:
for score, ents in n
浏览 11提问于2021-05-06得票数 1
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import spacy
from spacy.gold import GoldParse
from spacy.scorer import Scorer
from spacy.attrs import ENT_IOB, ENT_TYPE
from spacy.tokens import Span
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
def evaluate(ner_model, examples):
scorer = Scorer()
fo
浏览 0提问于2018-12-09得票数 2
我遇到的所有NER训练实例都是名词，但是否可以使用Spacy NER训练动词和名词组合的实体。例如“搅拌锅”。
我是先使用基于名词的NER，然后在此类短语上训练嵌套NER，还是直接在Spacy NER中训练该短语。我猜答案将取决于Spacy NER是否将POS和依赖功能作为其培训的一部分。
浏览 5提问于2018-10-29得票数 0
在spaCy < 3.0中，我能够在经过训练的en_core_web_sm模型中训练NER组件
python -m spacy train en model training validation --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。spaCy的新版本不再使用这些命令，它们需要在配置文件中设置。根据spaCy的网站，这些组件可以与相应的源代码一起添加，然后在配置文件的培训部分插入到frozen_component (我将在这个问题的末尾
浏览 0提问于2021-02-07得票数 5
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(在点)。
这是我的最新尝试：
pipe_exceptions = ["ner", "trf_wordpiecer", "trf_tok2vec"]
other_pipes = [pipe for pipe in nlp.pipe_names if pipe not in pipe_exceptions]
# only train NER
with
浏览 0提问于2020-08-11得票数 2
2回答
是否有人按时间顺序列出了由
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(text)
我可以看到nlp.pipe_names的主要组件
['tagger', 'parser', 'ner']
和一个按字母顺序排列的nlp.factories工厂操作列表
{'merge_entities': <function spacy.language.Language.<lambda>>,
'merge_noun_chunk
浏览 1提问于2018-09-28得票数 2
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1回答
我正在进行一个训练分类器以识别文本中引文的项目。我们所处理的引文往往是非常混乱的。以下是一些引用的例子：
见A册第3章第7段
见A书第3章第7段
见A书第7段的“某些章节标题”一章
我们已经确定了少数实体往往出现在这些引文中。例如，“书名”、“章号”、“章名”、“段号”。
该项目分为两个阶段：
文本引文的二元分类
引文中引文实体的分类
Spacy (我们正在使用v3)是否有可能有两个连续的NER管道？我希望分类器首先标记引文，然后标记每个引文中的实体。
我能够用下面的代码用两个NER管道实例化一个模型：
from spacy.lang.en import E
浏览 3提问于2021-04-25得票数 1
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1回答
蟒蛇空间的多线程训练
、、、
我试图找到一种方法来使用多线程在spacy上训练一个新的模型。它看起来像在我的工作计算机(Ubuntu16.04Python3.5)上默认使用多线程，而不是在我的服务器上使用。
知道为什么吗？
关于服务器上的spaCy & env的信息
Platform Linux-3.14.32-xxxx-grs-ipv6-64-x86_64-with-Debian-8
Python version 3.4.2
Location /home/nlp/.env/lib/python3.4/site-packages/spacy
Mod
浏览 0提问于2018-01-30得票数 2
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Spacy 'train‘命令使用命令行选项--gpu 0，允许在使用GPU和不使用GPU之间进行“最后一分钟”的选择--只使用CPU。
但是，使用在GPU和CPU之间进行选择会导致(基本)配置上的重大差异。在我的例子中(与NER打交道)，我得到了两个不同的管道：
for CPU：= "tok2vec"，"ner"for GPU:管线= "ner"
(下面的组件设置非常不同)。
由于我的GPU只有6GB的内存，所以我很快就耗尽了GPU内存--不能使用它。但是，当我切换到只使用CPU时，这两个管道之间的培训行为就大不相同了：
"to
浏览 3提问于2021-05-03得票数 1
我正在尝试升级我的spacy版本到夜间，特别是为了使用spacy transformers 因此我将spacy简单训练数据集转换为如下格式 td = [["Who is Shaka Khan?", {"entities": [(7, 17, "FRIENDS")]}],["I like London.", {"entities": [(7, 13, "LOC")]}],] 以上至 [[{"head": 0, "dep": "", "tag&#
浏览 26提问于2020-11-04得票数 1
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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
浏览 1提问于2021-02-22得票数 1
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2回答
我在装有python3的windows系统上运行spaCy v2.x。我没有管理员权限，因此我必须将管道调用为： nlp = en_core_web_sm.load() 当我在*nix机器上运行相同的脚本时，我可以像这样加载管道： nlp = spacy.load('en', disable = ['ner', 'tagger', 'parser', 'textcat']) 我所做的就是标记化，所以我不需要整个管道。在windows机器上，如果我像这样加载管道： nlp = en_core_web_sm.load
浏览 55提问于2018-12-20得票数 10
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我正在尝试测试一个在另一台机器上工作的模型，但是当我尝试将它导入到我的笔记本中时，我得到了这个错误: ModuleNotFoundError:没有名为‘Spacy.Pipeline.Pipes’的模块；'spacy.pipeline‘不是一个包
我们已经安装了: Spacy 2.0.18 (冷冻版本，不可更新)
我正在导入：
import spacy
import thinc
import unidecode
import nltk
from spacy.vocab import Vocab
from spacy.language import Language
from spa
浏览 106提问于2019-11-07得票数 2
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我试图创建一个自定义的NER模型。我使用spacy库来创建模型。这一行代码是从base.config文件创建配置文件。我的代码是:
!python -m spacy init fill-config /content/drive/MyDrive/NER_RE_New/NER/base_config.cfg /content/drive/MyDrive/NER_RE_New/NER/config.cfg
错误：
catalogue.RegistryError: [E893] Could not find function 'spacy-transformers.Transfo
浏览 10提问于2021-10-24得票数 1
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2回答
我想把spaCy的NER引擎和一个单独的NER引擎(一个BoW模型)结合起来。我目前正在比较两个引擎的输出，试图找出两者的最佳组合。这两种方法执行得都很得体，但spaCy经常会找到BoW引擎遗漏的实体，反之亦然。我想要的是，每当spaCy找到一个没有被BoW引擎找到的实体时，它就会从它那里访问一个概率分数(或类似的东西)。我能让spaCy为它找到的特定实体打印自己的概率分数吗？比如，“嗨，我是spaCy。我找到了这个标记(或令牌的组合)，X%肯定是一个BLAH类型的实体。”每次spaCy找到一个实体时，我都想知道X这个数字。我想在spaCy的NER引擎内部一定有这样一个数字，加上一个阈值，可能
浏览 5提问于2017-10-25得票数 20
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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
浏览 39提问于2022-02-24得票数 1
我正试图通过web将spacy的依赖解析器集成到java中的遗留代码中。
所有其他组件标记器、标记器、merged_words、NER都是从遗留NLP代码中完成的。我只想应用依赖解析器以及spacy 3的依赖规则匹配器。
我尝试了以下方法
使用创建一个新的doc对象。
from spacy.tokens import Doc
sent=["The heating_temperature was found to be 500 C"]
words=["The","heating_temperature", "was",
浏览 8提问于2021-09-17得票数 1
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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)、Q90 (法国首都巴黎)或Q830149 (巴黎，美国得克萨斯州拉马尔县首府)。
我的问题与已识别的实体标签有关。如果NER将"Paris“识别为人称，则从候选人中排除Q90 (法
浏览 6提问于2020-10-09得票数 1
2回答
我使用这个从零开始训练一个NER模型，使用我自己的训练样本。
当我在新文本上使用这个模型时，我想得到每个实体的预测概率。
# test the saved model print("Loading from", output\_dir) nlp2 = spacy.load(output\_dir) for text, \_ in TRAIN\_DATA: doc = nlp2(text) print("Entities", [(ent.text, ent.label\_) for ent in doc.
浏览 3提问于2020-01-23得票数 5
1回答
rasa小鸭模块
、、
我试着基于rasa_nlu训练我的机器人。下面是我的配置文件，我有问题，因为像“下个月”这样的实体被ner_spacy识别为不是时间数据。我希望这种类型的实体只被小鸭模块识别。
谢谢
语言："en“项目："nav-os”管道：-名称："nlp_spacy“模型："en”-名称："ner_spacy“-名称："tokenizer_spacy”-名称："intent_entity_featurizer_regex“-名称："intent_featurizer_spacy”-名称："ner_synonyms“-名称："i
浏览 8提问于2018-07-18得票数 0
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')]
浏览 14提问于2022-05-03得票数 0
回答已采纳
我是SpaCy和NLP的新手。我使用的是SpaCy v3.1和Python3.9.7 64位。
My objective：使用预先培训过的SpaCy模型(en_core_web_sm)，并向现有的NER标签(GPE、PERSON、MONEY等)添加一组自定义标签。这样，模型就可以同时识别默认实体和自定义实体。
我看过SpaCy文档，我需要的似乎是一个，特别是一个新管道。
但是，在我的工作流程中的哪一点还不清楚我应该添加这个新管道，因为在SpaCy 3中，培训是在CLI中进行的，而且从文档中我甚至不清楚在哪里调用了预培训的模型。
您可能拥有的任何教程或指针都会受到高度赞赏。
我认为应该这样做，但
浏览 9提问于2021-09-14得票数 7
回答已采纳
我正在编写一个代码，在Spacy的NER引擎中训练自定义实体。我被困在理解一个在线教程的代码的一小部分。这是一个。下面是代码，我无法理解注释# add labels下的两个for循环。我对蟒蛇很陌生。
import spacy
################### Train Spacy NER.###########
def train_spacy():
TRAIN_DATA = convert_dataturks_to_spacy("dataturks_downloaded.json");
nlp = spacy.blank('en')
浏览 1提问于2021-01-07得票数 0
回答已采纳
1回答
我用Spacy3训练了一个NER模型。我想向NER任务的管道中添加一个自定义组件(add_regex_match)。目的是改善现有的新技术成果。
这是我想实现的代码：
import spacy
from spacy.language import Language
from spacy.tokens import Span
import re
nlp = spacy.load(r"\src\Spacy3\ner_spacy3_hortisem\training\ml_rule_model")
@Language.component("add_regex_match&
浏览 2提问于2021-03-08得票数 1
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我正在使用training spacy NER从resume.But error中提取技能信息 在NER模型中找不到名为“U-SKILL”的过渡 训练数据： [(U“我有2年的Python经验”，{"entities"：(30，35，"SKILL")})] 代码： other_pipes = [pipe for pipe in nlp.pipe_names if pipe != "ner"]
with nlp.disable_pipes(*other_pipes):
optimizer = nlp.begin_training()
浏览 46提问于2019-04-17得票数 4
1回答
目前，我正在使用SpaCy NER，并想知道SpaCy NER是否能做以下两件事：
案例1
假设我们有两个句子，我们想做的是：
increasing.His 糖分水平在他体内的总体健康质量正在提高。
我们是否可以将第一句中的“增加”标记为“症状”实体，而在第二句中将“增加”标记为“良好结果”实体？能看到这两个“增加”词之间的区别吗？
案例2
我们还有两个不同的句子：
我的工资是每月8000美元我的支出是每月5000美元
NER能否将第一句中的数字视为“收入”实体，而将第二句中的数字视为“支出”？
谢谢
浏览 1提问于2019-10-09得票数 3
回答已采纳
我对Spacy很陌生，事实上我也是数据科学的新手。我想为NER处理一些XML文件，然后在原始XML中标记它。我想知道如何为NER标记XML。我认为我应该过滤掉XML标记/代码，然后在保留位置的同时输入剩余的文本，这样我就可以得到相对于原始XML的NER结果的位置。这将帮助我识别和标记XML中的确切位置。
任何有关这方面的想法和指导都将不胜感激。谢谢
浏览 0提问于2020-09-07得票数 2
我正在为一些短信做POS标签。我用spacy来获取POS标签。为什么我要为未知的单词得到名词标签？例如，如果我传递sbxdata，就会得到名词标记。我希望没有像sbxdata这样有意义的词。我想要的是，我不应该得到任何未知单词的标签，或者我只想得到普通英语单词的POS标签。是否有任何库/可用于此的任何方法？
举个例子，我有下面的句子。
值大列sbxdata实际最大ptsavatar
为此，我将得到以下POS标签。
如何去掉sbxdata和ptsavatar的名词标记。类似地，我需要去掉任何未知单词的随机标记。此外，我怀疑，在默认情况下，它是作为名词。任何帮助都会很感激的。
这是我的密
浏览 4提问于2020-12-29得票数 0
回答已采纳
Spacy展示了如何使用的标记器获取Conll格式的文本块的依赖关系。这是发布的解决方案：
import spacy
nlp_en = spacy.load('en')
doc = nlp_en(u'Bob bought the pizza to Alice')
for sent in doc.sents:
for i, word in enumerate(sent):
if word.head == word:
head_idx = 0
else:
浏览 39提问于2017-12-15得票数 0
我正在使用来注释命名实体，我想用它来训练一个带有spaCy的模型。INCEpTION中有多个选项(例如CoNLL 2000、CoNLL CoreNLP、CoNLL-U)可用于导出带注释的文本。我已经将文件导出为CoNLL-U，我想将其转换为json，因为训练spaCy的NER模块需要此文件格式。有人问过类似的问题，但答案对我没有帮助()。
spaCy的是：
python -m spacy convert [input_file] [output_dir] [--file-type] [--converter]
[--n-sents] [--morphology] [--lang]
我的第一个
浏览 6提问于2020-12-03得票数 3
1回答
我正在尝试构建一个基于en_core_web_sm管道的自定义Spacy管道。据我所知，在打印时，在管道名称中显示的ner已被正确添加(请参见下面)。由于某些原因，当模型在文本上测试时，我没有得到任何结果，但是当自定义ner被自己使用时，正确的实体就被提取出来并贴上标签。我使用的是Spacy 3.0.8和en_core_web_sm管道3.0.0。
import spacy
crypto_nlp = spacy.load('model-best')
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
nlp.add_pipe('n
浏览 6提问于2022-05-06得票数 0
回答已采纳
编辑:谢谢你的评论。我将doc= nlp(文本)更改为doc =nlp.make_doc(文本)。
我找到了一个我想复制的密码。它显然是用Spacy2写的：
# add NER to the pipeline and the new label
ner = nlp.get_pipe("ner")
ner.add_label("FOOD")
# get the names of the components we want to disable during training
pipe_exceptions = ["ner", "trf_
浏览 2提问于2021-02-25得票数 0
1回答
我试图通过实现我的预训练向量来提高我的spacy NER模型的性能。我使用不同的文本使用word2vec创建了自己的向量，并将它们保存在.txt文件中。然而，我得到了完全相同的分数，这似乎不对。
下面是我为一个带有自定义预训练嵌入的文件执行的步骤：
!python -m spacy init vectors en /content/drive/MyDrive/MODELS_W2V/JSTOR_uncleaned_sents_model.txt ./uncl_txt --name JSTOR_unlceaned_sents_model
nlp = spacy.load("./uncl_
浏览 17提问于2022-09-01得票数 1
回答已采纳
我正在尝试从磁盘加载一个带有自定义管道的自定义预训练模型，作为spacy 3.0中的管道： 工厂的代码是这样的： @CustomEng.factory("ner-crf")
def create_my_component(nlp, name):
crf_extractor = CRFExtractor().from_disk("path-to-model")
return CRFEntityExtractor(nlp, crf_extractor=crf_extractor) 然后我将'ner-crf‘添加到我的语言类中，如下所示：
浏览 28提问于2021-04-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我有一个来自spacy的空白模型，在config file中，我在这个配置中使用小部件：
语言=阿拉伯语
组件= ner
硬件= CPU
优化为=精度
然后在config-file中，我更改了以下内容：
[nlp]
lang = "ar"
至
[nlp]
lang = "fa"
因为没有对GPU (transformer)进行预培训的persian-language。
正如您所知，accuracy类型非常慢，我有400,000记录。
这是我的config-file
[paths]
train = null
dev = null
vectors = nul
浏览 20提问于2022-07-13得票数 3
我有一个带注释的数据集(TRAIN_DATA)，我使用它来构建自己的NER模型： nlp = spacy.blank("en")
if "ner" not in nlp.pipe_names:
nlp.add_pipe("ner", last=True)
examples_train = []
for text, annotations in TRAIN_DATA:
examples_train.append(Example.from_dict(nlp.make_doc(text)
pipe_exceptions = [&
浏览 42提问于2021-08-30得票数 0
我正在尝试运行示例代码:来自网站
#!/usr/bin/env python
# coding: utf8
"""Example of training spaCy's named entity recognizer, starting off with an
existing model or a blank model.
For more details, see the documentation:
* Training: https://spacy.io/usage/training
* NER: https://spacy.io/usage/ling
浏览 3提问于2017-12-01得票数 1
我是NLP的新手。从过去的2/3天开始做这件事。使用spacy实现这一点。我正在尝试通过使用以下代码来“训练一个额外的实体类型”…… """Example of training an additional entity type
This script shows how to add a new entity type to an existing pre-trained NER
model. To keep the example short and simple, only four sentences are provided
as examples. I
浏览 47提问于2019-09-08得票数 0
我是spaCy和Python的新手，我想使用这个库来可视化一个NER。这是我找到的示例： import spacy
from spacy import displacy
NER = spacy.load("en_core_web_sm")
raw_text="The Indian Space Research Organisation or is the national space agency of India, headquartered in Bengaluru. It operates under Department of Space which is
浏览 48提问于2021-07-26得票数 1
回答已采纳
这是用来训练NER空间模型的代码。我的数据集是阿拉伯语tweets文件。我用机器学习工具手动标记了dataset中的位置，但是代码没有运行。
我使用了这个链接的代码
############################################ NOTE ########################################################
#
# Creates NER training data in Spacy format from JSON downloaded from Dataturks.
#
#
浏览 1提问于2020-05-13得票数 0
回答已采纳
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
浏览 13提问于2019-05-04得票数 2
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
浏览 17提问于2022-01-30得票数 4
这是我训练一个已经存在的模型的代码。由于SpaCy中的更新，我收到了这个错误消息，但是我无法解决这个问题。
ValueError:使用两个位置参数调用E989 nlp.update()。这可能是由于spaCy 3.0中的培训数据格式发生了向后不兼容的更改。现在应该用一批示例对象来调用'update‘函数，而不是使用(text, annotation)元组。
def train_spacy(train_data, labels, iterations, dropout = 0.5, display_freq = 1):
valid_f1scores=[]
t
浏览 11提问于2022-01-07得票数 2
回答已采纳
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
浏览 13提问于2021-02-25得票数 1
回答已采纳
2回答
我一直使用spacy来寻找sentences.My问题的NER，因为我必须计算两个不同文档的句子之间的NER相似度。在python中有没有同样的公式或包呢？
提亚
浏览 1提问于2019-04-03得票数 1
1回答
问题
在之后，我尝试添加一个额外的训练数据集，并在本地cpu环境中训练一个模型。
但我不会更改base_config.cfg和config.cfg文件的内容。
如何修复这些错误来构建模型并对其进行评估？
错误
我不确定第一个问题是否是一个问题，我也不知道如何填写config.cfg文件。
到目前为止，即使在执行以下过程中的代码之后，config.cfg文件仍然是空的。
执行列车命令时会显示错误消息。
ℹ Using CPU
✘ Error parsing config overrides
paths -> train not a section value t
浏览 4提问于2021-07-23得票数 1
回答已采纳
我正在尝试训练spacy NER模型，我有大约2600个段落的数据，每个段落的长度从200到800个单词不等。我必须添加两个新的实体标签，产品和规范。如果没有最好的替代方法，这种方法是不是很好呢？如果可以，那么有没有人能给我建议合适的复合因子和批量大小的值，并且在训练时，损失值应该在范围内，有什么想法吗？到目前为止，我得到的损失值在400-5之间。 def main(model=None, new_model_name='product_details_parser',
output_dir=Path('/xyz_path/'), n_iter=20):
&
浏览 9提问于2019-01-05得票数 2
我已经使用自定义标记器在spaCy中训练了一个自定义NER模型。我想不使用记号赋予器来保存NER模型。我使用在spaCy支持论坛中找到的代码尝试了以下代码：
import spacy
nlp = spacy.load("en")
nlp.tokenizer = some_custom_tokenizer
# Train the NER model...
nlp.tokenizer = None
nlp.to_disk('/tmp/my_model', disable=['tokenizer'])
当我尝试加载它时，管道是空的，令人惊讶的是，它有
浏览 6提问于2018-01-30得票数 9
我已经按照训练了模型
我将它保存到某个目录中，然后加载并再次使用它。但是当我试图访问doc.vector时加载了它之后，它抛出了以下错误。
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/ankita.a.rath/Desktop/my_codes/Rasa_nlu/rasa_nlu-master/train_spacy_ner.py", line 248, in <module>
main("en", "new_model")
File "C:/Users
浏览 3提问于2017-09-10得票数 2
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