在Rasa-NLU训练数据中使用spaCy实体

Question

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

根据Rasa-NLU doc（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）相应的spaCy预建实体将是LOC。

但是，我不明白如何使用此实体创建训练数据集。

以下是我目前的JSON培训数据集的摘录：

{
    "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，我得到这个输出：

{
    "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"
}

根据我的训练数据集，这很好。但我想使用spaCy的LOC实体。

我怎样才能做到这一点？ （我究竟做错了什么 ？）

以下是我的配置文件的相关摘要，如果需要：

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

Answer 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，例如

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

但根据你的需要，你可能只想复制一个preconfigured pipelines并在最后添加"ner_spacy"