spacy训练模型和更新_spacy 训练模型

如何训练

• 初始化模型权重使其变成随机值：调用nlp.begin_training方法；
• 查看当前权重的表现：调用nlp.update方法
• 比较预测结果和真实的标签；
• 计算如何调整权重来改善预测结果；
• 微调模型权重；
• 重复上述步骤；
  循环训练：

for i in range(10):
	random.shuffle(TRAINING_DATA)
	for batch in spacy.util.minibatch(TRAINING_DATA):
	texts = [text for text, annoation in batch]
	annotations = [annotation for text, annotation in batch]
	nlp.update(texts, annotations)
nlp.to_disk(path_to_model)
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训练一个新的模型：

nlp = spacy.blank("zh")
ner = nlp.create_pipe("ner")
nlp.add_pipe(ner)
ner.add_label("GADGET")
nlp.begin_training()
for itn in range(10):
	random.shuffle(examples)
	for batch in spacy.util.minibatch(examples, size=2):
		texts = [text for text, annoation in batch]
		annotations = [annotation for text, annotatio
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