本文介绍了Spacy Ner定制训练和预训练模型的置信度得分的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我在Spacy的文件中看到，最近版本中推出了NER实体的置信度分数。我正在使用spacy==3.1.2。我尝试了以下代码来查找置信度分数，但得到了一个错误。此外，是否可以找到自定义模型和预先训练的模型的置信度分数。
代码
nlp = spacy.load("output/model-best")
test_data = 'Sample data here'
doc = nlp(test_data)
spans = doc.spans["spancat"] # SpanGroup
print(spans.attrs["scores"]) # list of numbers, span length as SpanGroup
错误
KeyError: 'spancat'
推荐答案
实体分数仅在使用spancat组件时可用。我不确定您的代码应该做什么，但这不是您使用spancat组件的方式，您需要使用它训练管道。
预先训练的管道使用EntityRecognizer/NER组件，该组件不支持置信度分数。
这篇关于Spacy Ner定制训练和预训练模型的置信度得分的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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