Python 将实体ID映射到SpaCy 3.0中的字符串

我已经使用spacy 3.0培训了一个简单的NER管道。培训结束后，我想从

Doc

（

Doc=nlp（text）

）中获得一个预测IOB标签列表。例如，

[“O”、“O”、“B”、“I”、“O”]

我可以使用

但是我如何获得映射/查找

我在

doc.vocab.lookups.tables

中未找到任何查找表

我也知道，通过访问每个令牌的

ent\u iob\uuu

（

[token.ent\u iob\uu for token in doc]

），我可以达到同样的效果，但我想知道是否有更好的方法？

查看文档：

• ent\u iob

  iob命名实体标记的代码。3表示令牌开始于一个实体，2表示它在实体外部，1表示它在实体内部，0表示没有设置实体标记

• ent\u iob\u

  iob命名实体标记的代码。“B”表示令牌以实体开头，“I”表示它位于实体内部，“O”表示它位于实体外部，“O”表示未设置实体标记

因此，您只需使用一个简单的

iob_映射={0:，1:“I”，2:“O”，3:“B”}

字典替换将ID映射到名称：

doc = nlp("John went to New York in 2010.")
print([x.text for x in doc.ents])
# => ['John', 'New York', '2010']
iob_map = {0: "", 1: "I", 2: "O", 3: "B"}
print(list(map(iob_map.get, doc.to_array("ENT_IOB").tolist())))
# => ['B', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'O']

---

谢谢你的回答！在本例中，您正在手动构建字典/映射。有没有一种方法可以从spaCy中提取出来？我知道在这个例子中，它非常简单，但我实际上想提取

ent\u type

到

ent\u type

映射，并且我必须实际检查所有文档中的所有标记，对吗？@muriocnha没有这样的映射，因为它这么简单<代码>iob_映射={0:，1:“I”，2:“O”，3:“B”}。否则，使用你的方法（我在我的报告中错误地使用了）。

doc = nlp("John went to New York in 2010.")
print([x.text for x in doc.ents])
# => ['John', 'New York', '2010']
iob_map = {0: "", 1: "I", 2: "O", 3: "B"}
print(list(map(iob_map.get, doc.to_array("ENT_IOB").tolist())))
# => ['B', 'O', 'O', 'B', 'I', 'O', 'B', 'O']