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textcat -> architecture extra fields not permitted

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Langage dominant
Jupyter Notebook
Étoiles
5.2k
Forks
5.3k
Merge moyen
4 j 10 h
PR mergées (30 j)
10

Description

Good evening sir,

I've been trying to practise what I've learned from your tutorial:(https://realpython.com/sentiment-analysis-python/) using PyCharm.

And these lines:
textcat.add_label("pos")
textcat.add_label("neg")

generated a warning ==>
#Cannot find reference 'add_label' in '(Doc) -> Doc | (Doc) -> Doc'

I thought it maybe because of a difference between my spacy version and yours, so I run the script anyway, but then I got the an error from this line==>

textcat = nlp.create_pipe("textcat", config={"architecture": "simple_cnn"})

Error msg:
raise ConfigValidationError(
thinc.config.ConfigValidationError:

Config validation error

textcat -> architecture extra fields not permitted

{'nlp': <spacy.lang.en.English object at 0x0000015E74F625E0>, 'name': 'textcat', 'architecture': 'simple_cnn', 'model': {'@architectures': 'spacy.TextCatEnsemble.v2', 'linear_model': {'@architectures': 'spacy.TextCatBOW.v1', 'exclusive_classes': True, 'ngram_size': 1, 'no_output_layer': False}, 'tok2vec': {'@architectures': 'spacy.Tok2Vec.v2', 'embed': {'@architectures': 'spacy.MultiHashEmbed.v1', 'width': 64, 'rows': [2000, 2000, 1000, 1000, 1000, 1000], 'attrs': ['ORTH', 'LOWER', 'PREFIX', 'SUFFIX', 'SHAPE', 'ID'], 'include_static_vectors': False}, 'encode': {'@architectures': 'spacy.MaxoutWindowEncoder.v2', 'width': 64, 'window_size': 1, 'maxout_pieces': 3, 'depth': 2}}}, 'threshold': 0.5, '@factories': 'textcat'}

I'm very new to spacy and data analysis over all, so please excuse me if it's a stupid mistake from my side.

Thank you

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Piste de recherche

Commencez par le tutoriel d’analyse des sentiments lié dans l’issue et par les lignes utilisant nlp.create_pipe("textcat", config={"architecture": "simple_cnn"}) et textcat.add_label. Vérifiez la version de spaCy attendue par le tutoriel par rapport à la version qui produit le ConfigValidationError. C’est terminé lorsque l’exemple s’exécute sans l’erreur de champs supplémentaires et que les appels aux labels sont valides pour la version prise en charge.

Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.

Évaluation

Stack technique
python
Domaine
machine-learning
Type d'issue
Bug
Difficulté
3/5
Temps estimé
1-2 jours
Activité
À l'abandon
Clarté
Plutôt claire
Accessibilité débutants
30/100

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