空间训练错误：索引器错误：[E009]“update”方法需要相同数量的文档和gold，但得到了：7个文档，9个gold

Question

这是我使用spacy进行名称实体识别的代码。你知道吗

import spacy
nlp = spacy.load("en")
text = "But YouTube is starting from behind. The company made a late push\ninto hardware, and Apple’s Siri, available on iPhones, and Amazon’s Alexa\nsoftware, which runs on its Echo and Dot devices, have clear leads in\nconsumer adoption."
doc = nlp(text)
for ent in doc.ents:
    print(ent.text,ent.label_)

输出：

YouTube ORG
Apple’s Siri ORG
iPhones ORG
Amazon ORG
Echo and Dot ORG

在空间上YouTube的模型是label ORG，但我想为我的项目更新YouTube as Community。 为了更新这一点，我遵循spacyhttps://spacy.io/usage/training的官方文档，并按以下方式进行更新：

new_nlp = spacy.blank('en')
optimizer = new_nlp.begin_training()
new_nlp.update('YouTube', 'Community', sgd=optimizer)

更新时出现以下错误：

IndexError: [E009] The `update` method expects same number of docs and golds, but got: 7 docs, 9 golds.

请告诉我哪里出了问题，我怎样才能以正确的方式更新Youtube。你知道吗

Answer 1

在文档中可以看到update需要一个iterable:nlp.update([doc], [gold], drop=0.5, sgd=optimizer)

所以解决方法就是把这些单词放在列表中：

new_nlp.update(['YouTube'], ['Community'], sgd=optimizer)

但是你可能仍然想知道为什么这个错误看起来是这样的。；）这是因为字符串本身就是一个iterable！当你在一个字符串上迭代时，它会产生每个字符，'YouTube'有7个字符，'Community'有9个字符，这样就得到了“7 docs, 9 golds”