如何在spaCy中定义ner_model？执行代码提示未定义

1. 先安装spaCy及预训练模型 #

先在终端执行以下命令，完成spaCy和对应预训练NER模型的安装：

pip install spacy
python -m spacy download en_core_web_sm  # 这是英文轻量模型，也可选择en_core_web_md/large这类更大的模型

如果处理中文文本，换成中文模型的下载命令：

python -m spacy download zh_core_web_sm

2. 在代码中加载模型定义ner_model #

修改你的代码，先导入spaCy并加载预训练模型，将其赋值给ner_model：

import spacy
import pandas as pd  # 假设你用到了pandas处理DataFrame，需确保导入

# 加载预训练NER模型，赋值给ner_model
ner_model = spacy.load("en_core_web_sm")  # 中文文本就换成"zh_core_web_sm"

def all_ents(v):
    return [(ent.text, ent.label_) for ent in ner_model(v).ents]

df1['Entities'] = df1['text'].apply(lambda v: all_ents(v))

df1.head()

自定义模型的情况 #

如果用的是自己训练的NER模型，把spacy.load()里的参数换成你模型的保存路径即可，比如：

ner_model = spacy.load("./my_trained_ner_model")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者d_stupido_02