python - 上書きではなく、Spacy の組み込み NER モデルを更新する

Question

en_core_web_lgカスタム エンティティを使用してトレーニングするSpacy の組み込みモデルを使用しています。それをしている間、私は2つの問題に直面しています、

1. 新しいトレーニング済みデータを古いデータで上書きすると、他のエンティティが認識されなくなります。たとえば、トレーニング前は PERSON と ORG を認識できますが、トレーニング後は PERSON と ORG を認識しません。

2. トレーニング プロセス中に、次のエラーが表示されます。

UserWarning: [W030] Some entities could not be aligned in the text "('I work in Google.',)" with entities "[(9, 15, 'ORG')]". Use `spacy.training.offsets_to_biluo_tags(nlp.make_doc(text), entities)` to check the alignment. Misaligned entities ('-') will be ignored during training.

これが私のコード全体です。

import spacy
import random
from spacy.util import minibatch, compounding
from pathlib import Path
from spacy.training.example import Example
sentence = ""
body1 = "James work in Facebook and love to have tuna fishes in the breafast."
nlp_lg = spacy.load("en_core_web_lg")
print(nlp_lg.pipe_names)
doc = nlp_lg(body1)
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)


train = [
    ('I had tuna fish in breakfast', {'entities': [(6,14,'FOOD')]}),
    ('I love prawns the most', {'entities': [(6,12,'FOOD')]}),
    ('fish is the rich source of protein', {'entities': [(0,4,'FOOD')]}),
    ('I work in Google.', {'entities': [(9,15,'ORG')]})
    ]


ner = nlp_lg.get_pipe("ner")

for _, annotations in train:
    for ent in annotations.get("entities"):
        ner.add_label(ent[2])

disable_pipes = [pipe for pipe in nlp_lg.pipe_names if pipe != 'ner']

with nlp_lg.disable_pipes(*disable_pipes):
    optimizer = nlp_lg.resume_training()
    for interation in range(30):
        random.shuffle(train)
        losses = {}

        batches = minibatch(train, size=compounding(1.0,4.0,1.001))
        for batch in batches:
            text, annotation = zip(*batch)
            doc1 = nlp_lg.make_doc(str(text))
            example = Example.from_dict(doc1, annotations)
            nlp_lg.update(
                [example],
                drop = 0.5,
                losses = losses,
                sgd = optimizer
                )
            print("Losses",losses)

doc = nlp_lg(body1)
for ent in doc.ents:
    print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)

期待される出力:

James 0 5 PERSON
Facebook 14 22 ORG
tuna fishes 40 51 FOOD

現在エンティティを認識していません..

どこが間違っているのか教えてください。ありがとう！