基于Python的自然语言处理系列（31）：SpaCy + Training Neural Network
1. 介绍
在自然语言处理的多个任务中，训练神经网络模型是一个至关重要的步骤，它能帮助我们实现更精准的模型预测。对于特定的任务，如命名实体识别（NER）或文本分类，使用自定义的训练数据对模型进行微调是提高模型表现的有效方式。在这篇文章中，我们将深入探讨如何从零开始构建和训练自己的神经网络模型，并分享一些在训练过程中实用的技巧。
我们之所以需要更新模型，主要有以下几个原因：
- 获得更好的特定领域表现
- 学习适合自己问题的分类体系
- 对于文本分类和命名实体识别非常有用
- 对词性标注和依存分析的影响较小
2. 训练过程概述
模型的训练过程通常包含以下几个步骤：
- 随机初始化模型权重
- 使用当前权重预测几个样本
- 将预测结果与真实标签进行比较
- 计算调整权重的方向以提高预测精度
- 更新权重
- 重复上述过程
通过反复迭代，模型能够逐步学习如何根据输入进行更好的预测。
3. 训练实体识别器
我们以实体识别器（Entity Recognizer）为例进行模型训练。实体识别器的任务是从文本中预测出短语并为其分配标签。训练数据需要包含文本、实体以及相应的实体标签。
首先，我们通过如下代码定义一个简单的实体识别器：
from spacy.tokens import Spandoc = nlp("iPhone X is coming")
doc.ents = [Span(doc, 0, 2, label="GADGET&相关文章：
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