我试图使用自定义培训的NER模型预测实体,使用spacy。我读过,每个实体的信心分数都可以使用spancat获得。但我对如何让这件事发挥作用有点困惑。然后在训练后,在从未知文本中预测实体的同时,我们是否应该使用spans = doc.spans["spancat"] # SpanGroupprint(spans.attrs["scores"]) # list of numbers, span length as SpanGroup
才能
在spacy文档中提到了一种黄金标准,但是它看起来过时了,因为行reference = parse_gold_doc(my_data)不起作用。非常感谢你的帮助!start:end] # Set up of the SpanGroupfor each doc, for the different labels
然而,<
我使用下面的代码创建了使用spacy的跨空间。from collections import Counter
""" # Save to totality of created documents with their spans in the custom binary `spacy` format
doc_bin.to_
我想使用spaCy v3训练自定义NER模型。我准备了训练数据,并使用了以下脚本from spacy.tokens import DocBin
db = DocBin() # create a DocBin object
for text, annot in tqdm(TRAIN_DATA): # data in previous/train.<em