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。
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。
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。
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:
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")
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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