spaCy 的 NER 模型中是否有一種方法可以提取每個(gè)實(shí)體類型的指標(biāo)（精度、召回率、f1 分?jǐn)?shù)）？看起來像這樣的東西： precision recall f1-score support B-LOC 0.810 0.784 0.797 1084 I-LOC 0.690 0.637 0.662 325 B-MISC 0.731 0.569 0.640 339 I-MISC 0.699 0.589 0.639 557 B-ORG 0.807 0.832 0.820 1400 I-ORG 0.852 0.786 0.818 1104 B-PER 0.850 0.884 0.867 735 I-PER 0.893 0.943 0.917 634平均/總計(jì) 0.809 0.787 0.796 6178取自：http : //www.davidsbatista.net/blog/2018/05/09/Named_Entity_Evaluation/
2 回答
回首憶惘然
TA貢獻(xiàn)1847條經(jīng)驗(yàn) 獲得超11個(gè)贊
我一直在研究這個(gè)，現(xiàn)在它通過這個(gè)Pull Request與 spacy 集成。
現(xiàn)在您只需要調(diào)用Scorer().scores它，它就會(huì)返回帶有附加鍵的常用 dict ，該鍵ents_per_type將包含每個(gè)實(shí)體的 Precision、Recall 和 F1-Score 指標(biāo)。
希望能幫助到你！
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