spaCy怎么计算模型评估指标

要使用spaCy计算模型评估指标，可以使用其内置的evaluate方法。该方法需要传入一个包含文本和标注的列表，然后计算模型在给定数据上的准确率、召回率、F1分数等指标。

以下是一个示例代码，演示如何使用spaCy计算模型在测试集上的评估指标：

import spacy

# 加载预训练模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")

# 加载测试数据
test_data = [
    ("This is a test sentence.", {"entities": [(5, 21, "TEST")]})
    # 添加更多测试数据
]

# 计算模型的评估指标
evaluation_results = nlp.evaluate(test_data)
print(evaluation_results)

在上面的代码中，首先加载了预训练的英文模型。然后，准备了一个包含测试数据的列表test_data，其中每个元素包含一个文本和对应的实体标注。最后，调用nlp.evaluate方法计算模型在测试数据上的评估指标，并输出结果。

可以根据需要修改测试数据和实体标注的格式，以适应不同的评估任务。在评估完成后，可以查看各项评估指标的具体数值，以评估模型的性能。