Подготовка к обучению
Перед началом и в процессе обучения модели spaCy необходимо выполнить два шага: (1) отключить остальные компоненты конвейера, чтобы обучать только нужный компонент, и (2) преобразовать контейнер Doc для точки обучающих данных вместе с соответствующими annotations в объект класса Example.
В этом упражнении вы отработаете оба шага, используя предварительно загруженную модель en_core_web_sm, доступную как nlp. Класс Example уже импортирован, строка text и связанные с ней annotations также доступны.
Это упражнение является частью курса
Обработка естественного языка с помощью spaCy
Инструкции к упражнению
- Отключите все компоненты конвейера модели
nlp, кромеner. - Преобразуйте строку
textи еёannotationsв формат, пригодный для обучения.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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())