Python 2.7 属性错误：在SpaCy NLP中培训POS标记时出现问题

输出返回以下错误信息：-

from __future__ import unicode_literals
from __future__ import print_function

import plac
from pathlib import Path

from spacy.vocab import Vocab
from spacy.tagger import Tagger
from spacy.tokens import Doc
from spacy.gold import GoldParse

import random


TAG_MAP = {
    'N': {"pos": "NOUN"},
    'V': {"pos": "VERB"},
    'J': {"pos": "ADJ"}
}

# Usually you'll read this in, of course. Data formats vary.
# Ensure your strings are unicode.
DATA = [
    (
        ["ids", "id's", "invoiceid", "invoice_id", "Ray"],
        ["N", "N", "N", "N", "N"]
    )
]


def ensure_dir(path):
    if not path.exists():
        path.mkdir()


def main(output_dir=None):
    output_dir = '/home/Ray/Tagger'
    if output_dir is not None:
        output_dir = Path(output_dir)
        ensure_dir(output_dir)
        ensure_dir(output_dir / "pos")
        ensure_dir(output_dir / "vocab")

    vocab = Vocab(tag_map=TAG_MAP)

    tagger = Tagger(vocab)
    for i in range(25):
        for words, tags in DATA:
            doc = Doc(vocab, words=words)
            gold = GoldParse(doc, tags=tags)
            tagger.update(doc, gold)
        random.shuffle(DATA)
    tagger.model.end_training()
    doc = Doc(vocab, orths_and_spaces=zip(
        ["ID", "Id", "iD", "IDs", "id", "ids", "id's", "ID's", "invoice id", "inv id", "ray"], [True] * 11))
    tagger(doc)
    for word in doc:
        print(word.text, word.tag_, word.pos_)
    if output_dir is not None:
        tagger.model.dump(str(output_dir / 'pos' / 'model'))
        with (output_dir / 'vocab' / 'strings.json').open('w') as file_:
            tagger.vocab.strings.dump(file_)


if __name__ == '__main__':
    plac.call(main)

ID N名词
Id N名词
iD N名词
名词
id N名词
名词
id是N个名词
ID是N个名词
发票id N名词
inv id N名词
名词
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/Ray/spaCy-2.0.0-alpha/examples/training/train_tagger.py”，第75行，in
位置呼叫（主）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist packages/plac_core.py”，第328行，在调用中
cmd，result=parser.consume（arglist）
文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plac_-core.py”，第207行，共页
return cmd，self.func（*（args+varargs+extraopts），**kwargs）
文件“/home/Ray/spaCy-2.0.0-alpha/examples/training/train_tagger.py”，第71行，主文件
tagger.vocab.strings.dump（文件）
AttributeError:'spacy.strings.StringStore'对象没有属性'dump'
进程已完成，退出代码为1

如果我没有给出路径（即：Output_dir='/path'），那么它就可以正常工作。

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如果我不给出任何路径，我将如何找到“pos”和“vocab”文件夹的生成位置。请帮助将StringStore.dump替换为StringStore.to_磁盘和StringStore.to_字节。

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这已在新文档中更新。

在spacy v2中，所有序列化方法都已更新为使用一致的API

因此，StringStore.dump已替换为StringStore.to\磁盘和StringStore.to\字节

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我认为这应该是可行的。

问题显然在于第71行：

tagger.vocab.strings.dump（file）

–您使用的对象没有

dump（）

方法，就像错误消息告诉您的那样。如果未指定路径，则不会看到错误消息，原因很简单，即未执行整个最后一个块（因为如果

output\u dir

不是

None

，则只执行一次）。在这种情况下，根本不会生成“pos”和“vocab”文件夹，因此无法找到它们。但我必须从输出目录中获取数据。另外，它导入的文件有一个Dump（）方法。

ID N NOUN
Id N NOUN
iD N NOUN
IDs N NOUN
id N NOUN
ids N NOUN
id's N NOUN
ID's N NOUN
invoice id N NOUN
inv id N NOUN
ray N NOUN
Traceback (most recent call last):
  File "/home/Ray/spaCy-2.0.0-alpha/examples/training/train_tagger.py", line 75, in <module>
    plac.call(main)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plac_core.py", line 328, in call
    cmd, result = parser.consume(arglist)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plac_core.py", line 207, in consume
    return cmd, self.func(*(args + varargs + extraopts), **kwargs)
  File "/home/Ray/spaCy-2.0.0-alpha/examples/training/train_tagger.py", line 71, in main
    tagger.vocab.strings.dump(file_)
AttributeError: 'spacy.strings.StringStore' object has no attribute 'dump'

Process finished with exit code 1