在 Rasa-NLU 训练数据中使用 spaCy 实体答案

【问题标题】：Use spaCy entities in Rasa-NLU training data在 Rasa-NLU 训练数据中使用 spaCy 实体
【发布时间】：2018-03-16 15:46:23
【问题描述】：

我正在尝试使用 Rasa 创建一个简单的程序，该程序从文本输入中提取（法国）街道地址。

按照 Rasa-NLU 文档 (http://rasa-nlu.readthedocs.io/en/latest/entities.html) 中的建议，我想使用 spaCy 进行地址检测。

我看到 (https://spacy.io/usage/training) 对应的 spaCy 预建实体将是 LOC。

但是，我不明白如何使用该实体创建训练数据集。

这是我当前 JSON 训练数据集的摘录：

{
    "text" : "je vis au 2 Rue des Platanes",
    "intent" : "donner_adresse",
    "entities" : [
        {
            "start" : 10,
            "end" : 28,
            "value" : 2 Rue des Platanes",
            "entity" : "adresse"
        }
    ]
}

如果我训练程序并使用文本输入 "je vis au 2 Rue des Hetres" 运行它，我会得到以下输出：

{
    "entities": [
        "end": 26,
        "entity": "adresse",
        "extractor": "ner_crf",
        "start": 10,
        "value": "2 rue des hetres"
    ],
    "intent": null,
    "intent_ranking": [],
    "text": "je vis au 2 Rue des Hetres"
}

考虑到我的训练数据集，这很好。 但我想使用 spaCy 的 LOC 实体。

我怎样才能做到这一点？（我做错了什么？）

如果需要，这是我的配置文件的相关摘要：

{
    "pipeline" : "spacy_sklearn",
    "language" : "fr",
    "spacy_model_name" : "fr_core_news_md"
}

【问题讨论】：

标签： spacy rasa-nlu

【解决方案1】：

如果您想使用 spaCy 的预训练 NER，您只需将其添加到您的管道中，例如

pipeline = ["nlp_spacy", "tokenizer_spacy", "ner_spacy"]

但根据您的需要，您可能只想复制preconfigured pipelines 之一并在末尾添加"ner_spacy"

【讨论】：