Question

我想训练带有以下(text, label)对的TextCategorizer模型。

标签颜色：

门是棕色的。
谷仓是红色的。
花是黄色的。

标签 ANIMAL ：

马在奔跑。
鱼在跳。
鸡睡着了。

我正在复制documentation for TextCategorizer中的示例代码。

textcat = TextCategorizer(nlp.vocab)
losses = {}
optimizer = nlp.begin_training()
textcat.update([doc1, doc2], [gold1, gold2], losses=losses, sgd=optimizer)

doc变量可能只是nlp("The door is brown.")等等。 gold1和gold2应该包含哪些内容？我猜他们应该是GoldParse个对象，但我不知道你是如何在那些中表示文本分类信息的。

Answer 1

根据此示例train_textcat.py，如果您想训练多标签模型，它应该类似于{'cats': {'ANIMAL': 0, 'COLOR': 1}}。此外，如果您只有两个课程，则只需使用{'cats': {'ANIMAL': 1}}标签 ANIMAL ，{'cats': {'ANIMAL': 0}}标签 COLOR 。

您可以将以下最小工作示例用于单一类别文本分类;

import spacy

nlp = spacy.load('en')

train_data = [
    (u"That was very bad", {"cats": {"POSITIVE": 0}}),
    (u"it is so bad", {"cats": {"POSITIVE": 0}}),
    (u"so terrible", {"cats": {"POSITIVE": 0}}),
    (u"I like it", {"cats": {"POSITIVE": 1}}),
    (u"It is very good.", {"cats": {"POSITIVE": 1}}),
    (u"That was great!", {"cats": {"POSITIVE": 1}}),
]


textcat = nlp.create_pipe('textcat')
nlp.add_pipe(textcat, last=True)
textcat.add_label('POSITIVE')
optimizer = nlp.begin_training()
for itn in range(100):
    for doc, gold in train_data:
        nlp.update([doc], [gold], sgd=optimizer)

doc = nlp(u'It is good.')
print(doc.cats)

如何为TextCategorizer培训创建黄金数据？

1 个答案: