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  3. spaCyで学ぶNatural Language Processing
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Exercise

既存の NER モデルを学習する

spaCy のモデルは、与えられたデータでうまく動かない場合があります。解決策のひとつは、そのデータでモデルを再学習させることです。この演習では、予測精度を高めるために NER モデルの学習を練習します。

nlp として利用できる spaCy の en_core_web_sm モデルが用意されており、test という文字列内の house を正しくエンティティとして予測できていません。

与えられた training_data を使い、データを2回反復しながらこのモデルを更新する手順を書いてください。他のパイプラインはすでに無効化されており、optimizer も使用できる状態です。エポック数は 2 に設定済みです。

Instructions

100 XP
  • 各エポックで optimizer オブジェクトを使用し、random パッケージでデータセットをシャッフルしてから Example オブジェクトを作成します。
  • .update 属性で nlp モデルを更新し、sgd 引数にオプティマイザを指定してください。