训练 spacy 模型不起作用：运行 train_ner 脚本没有效果答案

【问题标题】：Training spacy model not working: running the train_ner script has no effect训练 spacy 模型不起作用：运行 train_ner 脚本没有效果
【发布时间】：2019-06-18 14:30:35
【问题描述】：

我正在编写一个使用 spacy 模型 en_core_web_md 进行命名实体识别的程序。它没有正确识别我的所有实体：例如，有些人员和组织的名称未被识别。

我查找了如何训练模型并找到了这个脚本：https://github.com/explosion/spaCy/blob/master/examples/training/train_ner.py

我下载了脚本，将它放在与我的程序相同的文件夹中，用我自己的（包含我希望它识别的名称）替换他们的训练数据并运行它，使用 model="en_core_web_md" 和 output_dir="model" 而不是 @ 987654324@.

我的项目涉及视频游戏角色，所以我的训练数据是：

TRAIN_DATA = [
    ("Who is Cave Johnson?", {"entities": [(7, 19, "PERSON")]}),
    ("I work for Aperture Science.", {"entities":[(11, 27, "ORG")]}),
    ("Wallace Breen is CEO of Black Mesa.", {"entities":[(0, 13, "PERSON"), (25, 35, "ORG")]}),

]

train_ner 脚本输出预期结果。但是，当我运行其他程序时，它仍然无法将“Cave Johnson”识别为PERSON 或将“Black Mesa”识别为ORG。为什么脚本不起作用？

更新：仍然没有工作。我再次运行脚本，没有明显效果。

【问题讨论】：

标签： nlp spacy training-data named-entity-recognition

【解决方案1】：

更详细地查看 Github “问题”，事实证明，即使示例脚本只给它几句话来训练它，当你运行脚本时，你预计实际上会使用数百个示例。

对于没有 NLP 经验的人阅读文档并不清楚。希望现在这个问题和答案会在人们搜索它时出现，这样其他人就不必花费数周时间思考他们做错了什么。

基本上，我只需要更多的句子。

【讨论】：