在Spacy3中的文档中追加新实体失败
我正在Spacy的nlp管道中添加一个自定义组件。下面是我要遵循的步骤。 创建匹配器来挑选汽车名称 定义使用此匹配器的自定义组件，并将匹配项追加到现有的doc.ents。 尽管提供了SPAN对象类型，但最后一次追加失败。 # Matcher info cars = ['honda', 'toyota', 'yamaha', 'mazda', 'range rover', 'me
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ValueError：无法为Entities中的多个范围中包含的令牌27设置实体
我正在尝试将dataset转换为.spacy，方法是先在doc中将其转换为DocBin。可以通过GoogleDocs访问整个dataset文件。 我运行以下函数： def converter(data, outputFile): nlp = spacy.blank("en") # load a new spacy model doc_bin = DocBin() # c
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给定一个词，我们可以使用 Spacy 得到它所有可能的引理吗?
输入词是独立的，不是句子的一部分，但我想获得它所有可能的引理，就好像输入词在不同的句子中一样，带有所有可能的词性标签.我也想得到单词引理的查找版本. 我为什么要这样做? 我已经从所有文档中提取了引理，并且还计算了引理之间的依赖链接的数量.我已经使用 en_core_web_sm 完成了这两项工作.现在，给定一个输入词，我想返回与输入词的所有可能引理链接最频繁的引理. 简而言之，我
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使用 spaCy 3 的自定义 NER 训练抛出 ValueError
我正在尝试使用 spacy 3 添加自定义 NER 标签.我找到了旧版本的教程并对 spacy 3 进行了调整.这是我正在使用的整个代码: 随机导入进口空间从 spacy.training 导入示例标签 = '动物'火车数据 = [(“马太高了，他们假装关心你的感受"，{'entities': [(0, 6, LABEL)]}),(“它们会咬人吗?", {'entities': []}),(“马
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Spacy 3 命名实体识别的置信度评分
我需要获得 NER 'de_core_news_lg' 模型预测的标签的置信度分数.在 Spacy 2 中有一个众所周知的解决方案: nlp = spacy.load('de_core_news_lg')doc = nlp('ich möchte mit frau Mustermann in der Musterbank sprechen')文字 = 内容doc = nlp.make_doc(文
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