Підготовчі кроки до навчання
До та під час навчання моделі spaCy вам потрібно: (1) вимкнути інші компоненти конвеєра, щоб тренувати лише потрібний компонент, і (2) перетворити контейнер Doc тренувального прикладу та відповідні annotations на клас Example.
У цій вправі ви відпрацюєте ці два кроки, використовуючи попередньо завантажену модель en_core_web_sm, доступну як nlp. Клас Example уже імпортовано, а рядок text і пов'язані annotations також доступні для вашого використання.
Ця вправа є частиною курсу
Обробка природної мови (NLP) зі spaCy
Інструкції до вправи
- Вимкніть усі компоненти конвеєра моделі
nlp, окрімner. - Перетворіть рядок
textі йогоannotationsу коректний формат, придатний для навчання.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
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())