spaCy：如何为此使用一些已加载的 model 将命名实体写入现有文档 object？

Question

我根据文档从自定义令牌列表中创建了一个Doc object，如下所示：

import spacy
from spacy.tokens import Doc

nlp = spacy.load("my_ner_model")
doc = Doc(nlp.vocab, words=["Hello", ",", "world", "!"])

我现在如何使用我的 NER model 将命名实体标签写入doc ？

我试图做doc = nlp(doc) ，但这对我提出TypeError不起作用。

我不能像往常一样将我的单词列表加入到纯文本中来执行doc = nlp(text) ，因为在这种情况下， spaCy将我文本中的一些单词分成两个我不能接受的标记。

Answer 1

您可以从加载的 model 中获取 NER 组件，并直接在构造的Doc上调用它：

doc = nlp.get_pipe("ner")(doc)

您可以使用nlp.pipe_names检查管道中所有可用组件的列表，并以这种方式单独调用它们。 当您调用nlp()时，tokenizer 始终是管道的第一个元素，并且它不包含在此列表中，该列表仅包含接受和返回Doc的组件。