Я работал над приложением, использующим пользовательский sper NER с python 3.4 и spacy 2.0.11, затем я обновился до python 3.7 и spacy 2.2.2. Для этого обновления мне пришлось переучить просторную модель, поскольку существует обратная несовместимость. Однако при обновлении производительность модели значительно снизилась. Любая идея, почему это могло произойти.
-> Потеря обучения, которая была меньше 1, теперь составляет около 70. -> Для выборочных данных старая модель извлекала 250 сущностей, а новая - около 170.
Для обучения пользователя я следовал стандартному коду, указанному на сайте spacy.