Training की तैयारी के स्टेप्स
spaCy मॉडल को ट्रेन करने से पहले और उसके दौरान, आपको (1) इच्छित कंपोनेंट को ही ट्रेन करने के लिए अन्य पाइपलाइन कंपोनेंट्स को निष्क्रिय करना होगा और (2) किसी प्रशिक्षण डेटा पॉइंट के Doc कंटेनर और उससे जुड़े annotations को Example क्लास में बदलना होगा.
इस अभ्यास में, आप ये दोनों स्टेप्स प्रैक्टिस करेंगे एक पहले से लोड किए गए en_core_web_sm मॉडल के साथ, जो nlp के रूप में उपलब्ध है. Example क्लास पहले से इम्पोर्ट की गई है और एक text स्ट्रिंग तथा संबंधित annotations भी आपके उपयोग के लिए उपलब्ध हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
spaCy के साथ Natural Language Processing
अभ्यास निर्देश
nlpमॉडल के सभी पाइपलाइन कंपोनेंट्स कोnerके अलावा निष्क्रिय करें.textस्ट्रिंग और उसकेannotationsको प्रशिक्षण में उपयोग योग्य सही फ़ॉर्मेट में बदलें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Disable all pipeline components of except `ner`
other_pipes = [____ for ____ in nlp.____ if ____ != 'ner']
nlp.____(*other_pipes)
# Convert a text and its annotations to the correct format usable for training
doc = nlp.____(text)
example = Example.____(____, ____)
print("Example object for training: \n", example.to_dict())