Python spaCy:如何使用为此加载的模型将命名实体写入现有文档对象?

Python spaCy:如何使用为此加载的模型将命名实体写入现有文档对象?,python,nlp,token,spacy,ner,Python,Nlp,Token,Spacy,Ner,我根据如下文档从自定义令牌列表创建了一个Doc对象: 导入空间 从spacy.tokens导入文档 nlp=spacy.load(“我的模型”) doc=doc(nlp.vocab,words=[“你好”、“,”、“世界”、“!”]) 现在如何使用我的NER模型将命名实体标记写入doc 我试图执行doc=nlp(doc),但这对我提出TypeError无效 我不能像往常一样将我的单词列表合并成纯文本来执行doc=nlp(text),因为在这种情况下spaCy将我文本中的一些单词拆分为两个我无法

我根据如下文档从自定义令牌列表创建了一个
Doc
对象:

导入空间
从spacy.tokens导入文档
nlp=spacy.load(“我的模型”)
doc=doc(nlp.vocab,words=[“你好”、“,”、“世界”、“!”])
现在如何使用我的NER模型将命名实体标记写入
doc

我试图执行
doc=nlp(doc)
,但这对我提出
TypeError
无效


我不能像往常一样将我的单词列表合并成纯文本来执行
doc=nlp(text)
,因为在这种情况下
spaCy
将我文本中的一些单词拆分为两个我无法接受的标记。

您可以从加载的模型中获取NER组件,并直接在构建的
doc
上调用它:

doc = nlp.get_pipe("ner")(doc)
您可以使用
nlp.pipe\u name
检查管道中所有可用组件的列表,并以这种方式单独调用它们。当您调用
nlp()
时,标记器始终是管道的第一个元素,并且它不包括在此列表中,该列表仅包含同时获取和返回
Doc
的组件