在不同 PC 上对同一个句子使用 Spacy POS 时的时态差异
Difference in Tense when using Spacy POS on the same sentence on different PCs
我在 Udemy 上了一门关于 NLP 的课程。所以我到达了 POS 部分。所以当老师在演示POS标签属性时，我在我们输入的同一个句子上出现了时态差异。
所以我用了“我读了关于 SpaCy 的书”这句话。他也用了同样的句子，但是当我们应用 token.tag_ 时，我得到了 VBD，而他得到了 VBP。谁能解释为什么会这样？
一般来说，模型应该是确定性的。有可能我们遗漏了一些东西，但事实并非如此，但首先你应该检查这些东西：
- 你们使用的是同一个版本的spaCy吗？
- 型号是同一个版本吗？ （这里的小差异可以解释这一点）
- 输入的字符串到底是一样的，还是不一样的？ （例如“SpaCy”与“spaCy”）
- 你们的代码一样吗？
如果实际上一切都一样，您使用的是什么型号？
我在 Udemy 上了一门关于 NLP 的课程。所以我到达了 POS 部分。所以当老师在演示POS标签属性时，我在我们输入的同一个句子上出现了时态差异。
所以我用了“我读了关于 SpaCy 的书”这句话。他也用了同样的句子，但是当我们应用 token.tag_ 时，我得到了 VBD，而他得到了 VBP。谁能解释为什么会这样？
一般来说，模型应该是确定性的。有可能我们遗漏了一些东西，但事实并非如此，但首先你应该检查这些东西：
- 你们使用的是同一个版本的spaCy吗？
- 型号是同一个版本吗？ （这里的小差异可以解释这一点）
- 输入的字符串到底是一样的，还是不一样的？ （例如“SpaCy”与“spaCy”）
- 你们的代码一样吗？
如果实际上一切都一样，您使用的是什么型号？