spacy-ner
spaCy NER model training and entity extraction for conversational AI
它会碰到什么
扫了多少2 个文本文件，2 KB
它会碰到什么不碰外部（只输出文字）
命中总数0 处
命中统计严重 0 · 高 0 · 中 0 · 低 0
这一栏是扫描器报的事实，不是结论。命中多不等于有毒（安全工具、规则库、示例脚本本来就会包含危险写法），命中少也不等于干净。它和你手上的凭据、文件、网络有什么关系，需要你自己看。
技能内容
spaCy NER Skill
Capabilities
- Train custom spaCy NER models
- Configure entity extraction pipelines
- Design annotation schemas
- Implement entity linking
- Set up model evaluation
- Deploy efficient NER inference
Target Processes
- entity-extraction-slot-filling
- chatbot-design-implementation
Implementation Details
spaCy Components
- NER: Named Entity Recognition
- EntityLinker: Link to knowledge bases
- EntityRuler: Rule-based matching
- SpanCategorizer: Overlapping entities
Training Configuration
- config.cfg setup
- Training data format (spaCy v3)
- Augmentation strategies
- Evaluation metrics
Configuration Options
- Base model selection (en_core_web_*)
- Custom entity types
- Training parameters
- GPU acceleration
- Model packaging
Best Practices
- Quality annotation data
- Balance entity types
- Use prodigy for annotation
- Regular model evaluation
Dependencies
- spacy
- spacy-transformers (optional)
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它属于哪个仓库
星标★ 1,796
本站分层T1
该仓技能数2115
原文件路径
library/specializations/ai-agents-conversational/skills/spacy-ner/SKILL.md