Python Spacy NER将实体拆分为两个单独的实体

我正在做下面的课文

print([(i.text, i.label_) for i in doc.ents])

我的文字看起来像

ZS L-1 Cocoa & Burgers Ltd
-
2013 to 2017

我正在得到输出

('ZS L-1', 'ORG'), ('Cocoa & Burgers Ltd', 'ORG'), ('2017', 'DATE')

如何正确获取组织名称

('ZS L-1 Cocoa & Burgers Ltd', 'ORG')

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此外，它未能将2013年作为日期实体。我的spacy版本是2.0，我使用的是这个模型-en_core_web_md-2.0.0。这通常发生在我对整个文本进行NER时。当我只写公司名称时，效果很好

我没有足够的声誉发表评论，因此在此处添加答案：

您有两种解决方案：

您可以根据自己的数据对模型进行培训：

第二个选项尝试下载大型模型，这次您使用的是中型模型：

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您还可以比较小型和大型模型的输出：

这是答案，您需要按照@netplay的建议，对代表您所在领域的数据进行培训。