ÎncepețiÎncepe gratuit

Pași de pregătire pentru antrenament

Înainte și în timpul antrenării unui model spaCy, va trebui să (1) dezactivezi celelalte componente ale pipeline-ului, pentru a antrena doar componenta dorită, și (2) să convertești un container Doc al unui punct de date de antrenament și adnotările sale corespunzătoare într-o clasă Example.

În acest exercițiu, vei exersa acești doi pași folosind un model en_core_web_sm preîncărcat, accesibil ca nlp. Clasa Example este deja importată, iar un șir de caractere text și adnotările aferente sunt disponibile pentru utilizare.

Acest exercițiu face parte din cursul

Procesarea limbajului natural cu spaCy

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Dezactivează toate componentele pipeline-ului modelului nlp, cu excepția ner.
  • Convertește șirul de caractere text și adnotările sale în formatul corect, utilizabil pentru antrenament.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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())
Editează și rulează codul