เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ขั้นตอนการเตรียมพร้อมสำหรับการฝึกโมเดล

ก่อนและระหว่างการฝึกโมเดล spaCy มีสองขั้นตอนสำคัญที่ต้องทำ ได้แก่ (1) ปิดการใช้งาน pipeline component อื่น ๆ เพื่อให้ฝึกเฉพาะ component ที่ต้องการ และ (2) แปลง Doc container ของข้อมูลการฝึกพร้อม annotations ที่เกี่ยวข้องให้อยู่ในรูปแบบของคลาส Example

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกทั้งสองขั้นตอนโดยใช้โมเดล en_core_web_sm ที่โหลดไว้แล้วในชื่อ nlp คลาส Example ถูก import มาให้แล้ว พร้อมกับสตริง text และ annotations ที่เกี่ยวข้องซึ่งพร้อมใช้งาน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย spaCy

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ปิดการใช้งาน pipeline component ทั้งหมดของโมเดล nlp ยกเว้น ner
  • แปลงสตริง text และ annotations ให้อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องสำหรับการฝึกโมเดล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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())
แก้ไขและรันโค้ด