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我正在尝试 spacy 中的实体链接示例。

这是我系统中有关 spaCy 的信息。

============================== Info about spaCy ==============================

spaCy version    2.2.2
Location         C:\Users\manimaran.p\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\spacy\lib\site-packages\spacy
Platform         Windows-8.1-6.3.9600-SP0
Python version   3.7.3
Models

使用此示例训练实体链接器并生成与此示例相同的知识库。

我可以使用可用的en_core_web_md创建一个知识库，这是相同的输出。

# python "create kb.py" -m en_core_web_md -o pret_kb
Loaded model 'en_core_web_md'

2 kb entities: ['Q2146908', 'Q7381115']
1 kb aliases: ['Russ Cochran']

Saved KB to pret_kb\kb
Saved vocab to pret_kb\vocab

Loading vocab from pret_kb\vocab
Loading KB from pret_kb\kb
2 kb entities: ['Q2146908', 'Q7381115']
1 kb aliases: ['Russ Cochran']

当我尝试使用上面的知识库训练实体链接器时，出现此错误。

# python "entity linker.py" ./pret_kb/kb ./pret_kb/vocab
Created blank 'en' model with vocab from 'pret_kb\vocab'
Loaded Knowledge Base from 'pret_kb\kb'
Traceback (most recent call last):
  File "entity linker.py", line 156, in <module>
    plac.call(main)
  File "C:\Users\manimaran.p\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\spacy\lib\site-packages\plac_core.py", line 328, in call
    cmd, result = parser.consume(arglist)
  File "C:\Users\manimaran.p\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\spacy\lib\site-packages\plac_core.py", line 207, in consume
    return cmd, self.func(*(args + varargs + extraopts), **kwargs)
  File "entity linker.py", line 113, in main
    sgd=optimizer,
  File "C:\Users\manimaran.p\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\spacy\lib\site-packages\spacy\language.py", line 515, in update
    proc.update(docs, golds, sgd=get_grads, losses=losses, **kwargs)
  File "pipes.pyx", line 1219, in spacy.pipeline.pipes.EntityLinker.update
KeyError: (0, 12)

我确实按照此处指定的说明进行操作。我使用en_core_web_md创建知识库，因为我没有预训练模型。

我没有编写任何自定义代码只是试图运行这个例子，有人能指出我正确的方向吗？

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1 回答 1

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这是在 spaCy 的 GitHub 上的以下问题中提出并回答的。

在重构实体链接管道后，该脚本似乎不再有效，因为它现在需要管道中的统计或基于规则的 NER 组件。

新脚本将这样一个添加EntityRuler到管道中作为示例。IE，

# Add a custom component to recognize "Russ Cochran" as an entity for the example training data.
# Note that in a realistic application, an actual NER algorithm should be used instead.
ruler = EntityRuler(nlp)
patterns = [{"label": "PERSON", "pattern": [{"LOWER": "russ"}, {"LOWER": "cochran"}]}]
ruler.add_patterns(patterns)
nlp.add_pipe(ruler)

但是，这可以用您自己的统计 NER 模型替换。

于 2020-01-03T15:04:02.043 回答