問題タブ [spacy-3]

次のコード (SpaCy v2 からの移行) を使用して、特定のモデルの適合率、再現率、および f1 スコアを計算します。

私が理解しようとしている奇妙なことは、なぜそれが常に返されるのかということです

私の TEST_DATA セットは、同じモデルのトレーニングに使用していた TRAIN_DATA セットと同じ形式です。これがどのように見えるかです：

私は自分のnerモデルを訓練するために、spacyからの事前訓練されたモデルでspacyバージョン3.1.1を使用しています。en_core_web_md

ただし、CEN_SPEEDエンティティは ner で検出されません。

ここからのデータですspacy project run evaluate

だから、私の問題は、どうすればCEN_SPEEDエンティティの精度を上げることができるかということです。他のエンティティの精度は少し低下しますが、問題ありません。

どんな助けにも感謝します。

SpaCy v3 でカスタム テキスト カテゴライザーをトレーニングしようとしています。ただし、textcat モデルは繰り返し更新されていないようです。実際、損失はまったく同じです。これが私のコードのトレーニング部分です：

TRAIN_DATA は例のリストです。

ありがとう

以下のように、NERエンジンからの出力をデータフレームに挿入したいと思います

上記のようにデータフレームを読み取って ID を取得し、それを使用してパスから読み取ります。データフレームで loc として使用する dfindex 変数を作成しようとしましたが、上書きし続けます

出力:

1

ジョン・ネーム

雌犬の名前

2

クリスの名前

クラーク名

これを以下のようにデータフレームに保存したいと思います