我对机器学习和Python非常陌生，非常感谢任何关于这个问题的帮助。我已经使用Prodigy（基于en_core_web_lg）训练了一个NER模型，并将模型保存到了我的虚拟环境中：

我在Windows 10上使用CONDA/VSCODE，SpaCy 2.x环境，现在我正在尝试加载一个看起来像这样的逗号分隔的CSV文件：

nlp = spacy.load("en_core_web_lg", disable=["ner"]) #移除基础模型的NER
print(nlp.pipe_names) #检查是否已移除
nlp_entity = spacy.load("tmp_model", vocab=nlp.vocab) #加载我的临时模型
nlp.add_pipe(nlp_entity.get_pipe("ner")) #重新添加NER
print(nlp.pipe_names) #检查是否已重新添加
nlp.to_disk("./tmp_model2") #将组合保存为新模型名称
nlp=spacy.load("tmp_model2") #加载新模型
doc=nlp("这里的段落文本") #用这段文本测试模型，看看是否工作
print(doc.text)
for ent in doc.ents: #对于文档中的所有实体
    print(ent.label_, ent.text) #获取标签和文本

从这里开始，我遇到了困境。我对自己说，我可以这样读取CSV文件：

input = pd.read_csv('myfile.csv') #通过Pandas读取CSV
doc=nlp(input['Text']) #查找CSV文件中的“Text”列，并为每一行运行模型
for ent in doc.ents:
    print(ent.label_, ent.text)

TypeError: 参数’string’类型错误（期望str，得到Series）

我对Python非常非常陌生，但我认为我需要将Pandas数据框转换为字符串？如果是这样，我该如何做呢？

回答：

nlp接受字符串作为输入，你的想法是正确的。

如果你想在一个段落上使用它，你可以这样做：

doc=nlp(input['Text'].values[0])

其中0是段落的编号。