Nlp Spacy 2.0 NER培训_Nlp_Training Data_Named Entity Recognition_Spacy

Nlp Spacy 2.0 NER培训

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Nlp Spacy 2.0 NER培训,nlp,training-data,named-entity-recognition,spacy,Nlp,Training Data,Named Entity Recognition,Spacy,在SpacyV1中，可以通过提供BILOU格式的文档和实体注释列表来训练NER模型然而，似乎只有通过提供这样的实体注释（7,13，'LOC'），以及enity偏移量和实体标记，才有可能在V2中进行培训以BILOU格式提供令牌列表和另一个实体标记列表的旧方法仍然有效吗从我从文档中收集的信息来看，nlp.update方法似乎接受GoldParse对象列表，因此我可以为每个文档创建一个GoldParse对象，并将BILOU标记传递给其entities属性。但是，我是否会忽略GoldParse类的

在SpacyV1中，可以通过提供BILOU格式的文档和实体注释列表来训练NER模型

然而，似乎只有通过提供这样的实体注释（7,13，'LOC'），以及enity偏移量和实体标记，才有可能在V2中进行培训

以BILOU格式提供令牌列表和另一个实体标记列表的旧方法仍然有效吗

从我从文档中收集的信息来看，nlp.update方法似乎接受GoldParse对象列表，因此我可以为每个文档创建一个GoldParse对象，并将BILOU标记传递给其entities属性。但是，我是否会忽略GoldParse类的其他属性（例如heads或tags）而丢失重要信息，或者培训NER时是否不需要其他属性

谢谢

是的，您仍然可以使用BILUO标记创建

GoldParse

对象。使用示例显示“更简单”的偏移量格式的主要原因是它使它们更易于阅读和理解

如果您只想培训NER，现在还可以在培训期间使用并禁用所有其他管道组件（例如

'tagger'

和

'parser'

）。块之后，将恢复组件，因此在保存模型时，它将包括整个管道。您可以在中看到这一点。

如何使用GoldParse对象进行训练？我已经尝试了一段时间，但我还没有弄明白。

已经能够做到了！我正在添加带有BILOU标签（U、O、I、B、L）的标签，但它们必须没有。是否有任何示例说明如何使用带有Biloo标签的培训数据？