학습 준비 단계
spaCy 모델을 학습하기 전과 학습 중에는 (1) 의도한 컴포넌트만 학습하도록 다른 파이프라인 컴포넌트를 비활성화하고, (2) 학습 데이터 포인트의 Doc 컨테이너와 해당 annotations를 Example 클래스로 변환해야 해요.
이 연습 문제에서는 미리 로드된 en_core_web_sm 모델(nlp로 접근 가능)을 사용해 이 두 단계를 실습해 보겠습니다. Example 클래스는 이미 임포트되어 있고, text 문자열과 관련 annotations도 제공되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
spaCy로 배우는 자연어 처리
연습 안내
nlp모델에서ner를 제외한 모든 파이프라인 컴포넌트를 비활성화하세요.text문자열과 해당annotations를 학습에 사용할 수 있는 올바른 형식으로 변환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
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())