Erro no add_pipe na criação de classificador

[Jerri]

Bom dia pessoal. No módulo “Classificação de sentimentos”, tópico “Criação do classificador”, o interpretador do Colab acusa a seguinte situação no trecho de código abaixo, que está logo no início do vídeo:

modelo = spacy.blank(‘pt’)

categorias = modelo.create_pipe(‘textcat’)
categorias.add_label(‘ALEGRIA’)
categorias.add_label(‘MEDO’)
modelo.add_pipe(categorias )

O erro é:

—————————————————————————

ValueError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-39-7a57ad7a40a1> in <module>()
5 categorias.add_label(‘ALEGRIA’)
6 categorias.add_label(‘MEDO’)
—-> 7 modelo.add_pipe(categorias )
8
9 historico = []

/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/spacy/language.py in add_pipe(self, factory_name, name, before, after, first, last, source, config, raw_config, validate)
767 bad_val = repr(factory_name)
768 err = Errors.E966.format(component=bad_val, name=name)
–> 769 raise ValueError(err)
770 name = name if name is not None else factory_name
771 if name in self.component_names:

ValueError: [E966] nlp.add_pipe now takes the string name of the registered component factory, not a callable component. Expected string, but got <spacy.pipeline.textcat.TextCategorizer object at 0x7fd43a1349f0> (name: ‘None’).

– If you created your component with nlp.create_pipe('name'): remove nlp.create_pipe and call nlp.add_pipe('name') instead.

– If you passed in a component like TextCategorizer(): call nlp.add_pipe with the string name instead, e.g. nlp.add_pipe('textcat').

– If you’re using a custom component: Add the decorator @Language.component (for function components) or @Language.factory (for class components / factories) to your custom component and assign it a name, e.g. @Language.component('your_name'). You can then run nlp.add_pipe('your_name') to add it to the pipeline.

Alguém passou por isso?

Obrigado.

[Fábio Spak]

Olá Jerri, testei o código da vídeo aula e executou normalmente. Tente executar novamente verificando se alguma linha ficou sem executar, por favor.

Fabio

[Jerri]

Olá Fábio.

Obrigado pelo retorno.

O problema é a versão do spacy. Quando, no colab, executo o comando !pip install spacy upgrade, é feita a atualização para a última versão, no caso, 3.2.0, enquanto que no curso está sendo utilizada a versão 2.2.3.

O colab já tem nativo nele a versão 2.2.4, que funcionou o código da aula.

No caso, então, não é necessário realizar instalação do spacy nem atualizá-la, senão, os fontes podem não funcionar.

Saudações a todos.

[Fábio Spak]

Olá Jerri, sim, pois se você fizer o upgrade ele vai puxar a última versão do Spacy, a qual, algumas função do código da aula não compatíveis. Todavia, você pode executar o comando abaixo, que é compatível com o código da vídeo aula:

!pip install spacy==2.2.3

Fabio

[Cesar Augusto dos Santos Rocha]

Olá pessoal.

Estou com o mesmo erro apresentado por Jerri, sei que a versão do curso é mais antiga.

Atualmente estou na versão 3.4.4.

Não existe um comando ou função que possa substituir o código

modelo = spacy.blank(‘pt’)

categorias = modelo.create_pipe(‘textcat’)
categorias.add_label(‘ALEGRIA’)
categorias.add_label(‘MEDO’)
modelo.add_pipe(categorias )

Estou pesquisando no site oficial da spaCY e ainda não encotrei a solução.

Seria de grande valia se a IA_Experts nos indique como possamos corrigir os erros decorrentes de atualização dos pacotes.

Que é muito frequente, e sempre temos que deixar nossas aplicações com as versões mais atualizadas possíveis.

 

O erro é:

—————————————————————————

—————————————————————————
ValueError Traceback (most recent call last)
~\AppData\Local\Temp\ipykernel_21724\574983386.py in <module>
2 modelo = spacy.blank(‘pt’)
3 categorias = modelo.create_pipe(‘textcat’)
—-> 4 modelo.add_pipe(categorias, last=True)
5 categorias.add_label(“ALEGRIA”)
6 categorias.add_label(“MEDO”)

~\Anaconda3\lib\site-packages\spacy\language.py in add_pipe(self, factory_name, name, before, after, first, last, source, config, raw_config, validate)
777 bad_val = repr(factory_name)
778 err = Errors.E966.format(component=bad_val, name=name)
–> 779 raise ValueError(err)
780 name = name if name is not None else factory_name
781 if name in self.component_names:

ValueError: [E966] nlp.add_pipe now takes the string name of the registered component factory, not a callable component. Expected string, but got <spacy.pipeline.textcat.TextCategorizer object at 0x000001D7899C3D00> (name: ‘None’).

– If you created your component with nlp.create_pipe('name'): remove nlp.create_pipe and call nlp.add_pipe('name') instead.

– If you passed in a component like TextCategorizer(): call nlp.add_pipe with the string name instead, e.g. nlp.add_pipe('textcat').

– If you’re using a custom component: Add the decorator @Language.component (for function components) or @Language.factory (for class components / factories) to your custom component and assign it a name, e.g. @Language.component('your_name'). You can then run nlp.add_pipe('your_name') to add it to the pipeline.

[Matheus Dias]

Resolvi da seguinte forma

model.add_pipe(‘textcat’)

textcat = model.get_pipe(‘textcat’)
textcat.add_label(‘MEDO’)
textcat.add_label(‘ALEGRIA’)

[Autor]

Posts