将Spacy培训数据格式转换为Spacy CLI格式（用于空白NER）

将Spacy培训数据格式转换为Spacy CLI格式（用于空白NER）

编辑3已结束，但是您缺少将实体添加到文档中的步骤。这应该工作：

import spacyimport srslyfrom spacy.gold import docs_to_json, biluo_tags_from_offsets, spans_from_biluo_tagsTRAIN_DATA = [    ("Who is Shaka Khan?", {"entities": [(7, 17, "PERSON")]}),    ("I like London and Berlin.", {"entities": [(7, 13, "LOC"), (18, 24, "LOC")]}),]nlp = spacy.load('en_core_web_sm')docs = []for text, annot in TRAIN_data:    doc = nlp(text)    tags = biluo_tags_from_offsets(doc, annot['entities'])    entities = spans_from_biluo_tags(doc, tags)    doc.ents = entities    docs.append(doc)srsly.write_json("spacy_format.json", [docs_to_json(docs)])

最好添加一个内置函数来执行此转换，因为通常希望从示例脚本（这只是简单的演示）转移到火车CLI。

编辑 ：

您还可以略过间接使用内置BILUO转换器，而使用上面的功能：

    doc.ents = [doc.char_span(start_idx, end_idx, label=label) for start_idx, end_idx, label in annot["entities"]]