我正在评估使用spacy lib创建的训练有素的NER模型。 通常对于这类问题,您可以使用f1分数(精度和召回之间的比例)。我无法在文档中找到经过训练的NER模型的精确度函数。 我不知道,如果它的正确的,但我想用下面的方式(例如)做到这一点,并使用f1_score从sklearn: from sklearn.metrics import f1_score
import spacy
from s
我正在使用Spacy 1.3 但是,看起来我现在无法下载模型。 20/29 : RUN python -m spacy.en.download all
The command '/bin/sh -c python -m spacy.en.download all' returned a non-zero code: 1
目前,在spaCy中,可以使用ent_iob_属性(docs)获取令牌的IOB标签。例如: - >>> import spacy
>>> nlp = spacy.load('en')
>>> doc = nlp(u'My name is George Washington Singer, and I am an Englishman')
>>> [i.ent_iob_ for i in do
过去完美形式的'我爱'。是'我爱过'。我试图通过POS标签(使用NLTK,spacy,Stanford CoreNLP)来识别过去的完美。我应该寻找什么POS标签?相反..我应该寻找过去的形式有..将是详尽的? I PRP PRON had VBD VERB loved VBN VERB . . PUNCT
我的工作在两个NLP项目在Python,两者有相似的任务可以从类似的句子中提取值和比较操作: "... greater than $10 ... ",
"... weight not more than 200lbs ...",
"... height in 5-7 feets ...",
"... faster than 30 seconds ... "
我看到两种不同的方式来解决这个
我的句子是:She had another chemotherapy protocol history with 5-FU alone before this protocol without any significant side effects. 当我把这种在displacy(https://demos.explosion.ai/displacy/),输出含有作为名词短语对5-FU的参考。
我想根据documentation为空间中的标记化添加特殊情况。该文件显示特定的词语如何被视为特殊情况。我希望能够指定一个模式(例如后缀)。例如,我有这样的 text = "A sample string with <word-1> and <word-2>" 其中<word-i>指定单个字的字符串。 我知道我可以通过下面的代码一次为一个特殊情况。但是我怎么能指定一个模式呢? import spa