Passi di preparazione all'addestramento

Prima e durante l'addestramento di un modello spaCy, dovrai (1) disattivare gli altri componenti della pipeline per addestrare solo il componente desiderato e (2) convertire un contenitore Doc di un punto dati di training e le relative annotations in una classe Example.

In questo esercizio, metterai in pratica questi due passaggi usando un modello pre-caricato en_core_web_sm, accessibile come nlp. La classe Example è già importata e una stringa text con le relative annotations sono già disponibili per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Natural Language Processing con spaCy

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Istruzioni dell'esercizio

Disattiva tutti i componenti della pipeline del modello nlp tranne ner.
Converte una stringa text e le sue annotations nel formato corretto utilizzabile per l'addestramento.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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())

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