训练定制瑞典斯帕西mod

Question

我的目的是为瑞典语培训一个spaCy自定义POS标记器和依赖性解析器。 我按照https://spacy.io/usage/training上的说明，对模型进行了瑞典Talbanken treebank conllu文件的培训。 这些步骤进行得很顺利，我最终得到了一个定制模型。然后我加载了模型并尝试了一个小例子：

nlp = spacy.load(name=os.path.join(spacy_path, 'models/model-best'))
doc = nlp(u'Jag heter Alex Nilsson. Hon heter Lina')
# My name is Alex Nilsson. Her name is Lina

for token in doc:
    print(token.text, token.pos_, token.dep_)

# OUTPUT:

#Jag PRON nsubj
#heter VERB ROOT
#Alex PROPN obj
#Nilsson PROPN flat:name
#. PUNCT punct
#Hon PRON nsubj
#heter VERB parataxis
#Lina PROPN obj

POS标记器和依赖关系解析器似乎都可以工作。不起作用的是句子分割和名词块。在

^{pr2}$

所以，不分割句子，也不输出名词块。据我所知，spaCy对这两个功能都使用依赖性解析器。但是如上所示，依赖性解析器应该可以正常工作。这两个人还需要什么吗？也许我错过了一些显而易见的东西？在

我很感谢你的帮助！在

Answer 1

不太确定，但我认为量刑是有效的，因为S.SENTDOC公司不是空的。只是看起来效果不好。我会尝试分析一个较大的文本（但仍然很小），并可能使用较长的句子。由于量刑者通过寻找依赖标记来构建句子，较长的句子不太可能合并成一个单独的句子。在

至于名词块，我的理解（来自documentation）是语言必须有一个在语法中定义的名词chunks方法_迭代器.py语言数据的文件。它似乎不是自动训练的。在