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Spacy3.0的nlp.update问题: TypeError:[E978] Language.update方法接受示例对象的列表,但得到的是:{}

基础概念

Spacy 是一个开源的自然语言处理(NLP)库,用于处理和分析文本数据。Spacy 3.0 是该库的一个版本,提供了多种 NLP 功能,如分词、命名实体识别、依存句法分析等。nlp.update 方法是 Spacy 中用于更新模型训练数据的方法。

问题描述

你遇到的问题是 TypeError: [E978] Language.update方法接受示例对象的列表,但得到的是:{}。这意味着你在调用 nlp.update 方法时传递了一个空字典 {},而不是预期的示例对象列表。

原因分析

nlp.update 方法期望接收一个包含示例对象的列表,每个示例对象通常是一个包含文本和注释的 Doc 对象。如果你传递了一个空字典 {},就会触发这个错误。

解决方法

要解决这个问题,你需要确保传递给 nlp.update 方法的是一个包含示例对象的列表。以下是一个示例代码,展示了如何正确使用 nlp.update 方法:

代码语言:txt
复制
import spacy
from spacy.training import Example

# 加载 Spacy 模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 创建一些示例数据
train_data = [
    ("I love this product", [{"ENT_TYPE": "PRODUCT"}]),
    ("This is a great service", [{"ENT_TYPE": "SERVICE"}])
]

# 将文本和注释转换为 Example 对象
examples = []
for text, annotations in train_data:
    doc = nlp.make_doc(text)
    example = Example.from_dict(doc, annotations)
    examples.append(example)

# 更新模型
nlp.update(examples)

# 保存更新后的模型
nlp.to_disk("./updated_model")

参考链接

通过以上步骤,你可以确保传递给 nlp.update 方法的是正确的示例对象列表,从而避免 TypeError 错误。

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