spaCy modellerini eğitmek için en iyi uygulamalar

spaCy ile İleri Düzey NLP

Ines Montani

spaCy core developer

Sorun 1: Modeller "unutabilir"

Mevcut model yeni veride aşırı uyum gösterebilir
- Örn.: yalnızca WEBSITE ile güncellerseniz, PERSON etiketini "unutabilir"
Buna "katastrofik unutma" sorunu da denir

Örneğin, WEBSITE eğitiyorsanız, PERSON örneklerini de ekleyin
Mevcut spaCy modelini veri üzerinde çalıştırın ve diğer ilgili varlıkları çıkarın

KÖTÜ:

TRAINING_DATA = [
    ('Reddit is a website', {'entities': [(0, 6, 'WEBSITE')]})
]

İYİ:

TRAINING_DATA = [
    ('Reddit is a website', {'entities': [(0, 6, 'WEBSITE')]}),
    ('Obama is a person', {'entities': [(0, 5, 'PERSON')]})
]

spaCy modelleri tahminleri yerel bağlama göre yapar
Karar bağlamdan zor veriliyorsa model öğrenmekte zorlanır
Etiket şeması tutarlı ve çok spesifik olmamalıdır
- Örn.: CLOTHING, ADULT_CLOTHING ve CHILDRENS_CLOTHING yerine daha iyidir

KÖTÜ:

LABELS = ['ADULT_SHOES', 'CHILDRENS_SHOES', 'BANDS_I_LIKE']

İYİ:

LABELS = ['CLOTHING', 'BAND']

spaCy ile İleri Düzey NLP