spacy-3 - 无法将旧的 spacy 2.0 数据转换为新的 spacy 3.0 可接受的格式

Question

我正在尝试将旧的 spacy 2.0 数据集转换为新的 spacy 3.0 可接受的格式，但我收到此错误“char_span() got an unexpected keyword argument 'alignment_mode'”错误，我应该如何解决这个错误？我正在使用此代码

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import spacy
from spacy.tokens import DocBin

nlp = spacy.blank("en") # load a new spacy model
db = DocBin() # create a DocBin object

for text, annot in tqdm(TRAIN_DATA): # data in previous format
    doc = nlp.make_doc(text) # create doc object from text
    ents = []
    for start, end, label in annot["entities"]: # add character indexes
        span = doc.char_span(start, end, label=label, alignment_mode="contract")
        if span is None:
            print("Skipping entity")
        else:
             ents.append(span)
    doc.ents = ents # label the text with the ents
    db.add(doc)

db.to_disk("./train.spacy") # save the docbin object

运行此脚本后，我收到此错误

TypeError: char_span() 得到了一个意外的关键字参数“alignment_mode”

Answer 1

该alignment_mode选项是在 spaCy v3 中添加的，但您似乎使用的是 spaCy v2。因此，如果您使用 spaCy v3 运行上述代码，它应该可以工作。