我正在使用python -m spacy train命令行工具来训练NER模型。我使用gold.docs_to_json将带注释的文档转换为JSON-serializable format。
命令行训练工具同时使用训练集和开发集。我不确定命令行工具会为我提供哪些帮助来管理Train / dev拆分。
我认为问题（1）和（2）的答案均为“否”，但我想再次确认。
从玩法的角度来看，即使您要针对固定数量的迭代训练生产模型，也总是必须传递一个非空的开发集。现在，我只是传递训练数据的副本，但是看起来很奇怪，所以我想知道是否还有其他程序需要丢失。
spaCy培训文档主要讨论编写自己的迭代循环。我已经做了足够的工作，如果我编写自己的代码，我可以确保可以完成上述任何工作，但是对于这些基本的培训操作，我宁愿不编写代码，而仅对所有内容使用命令行工具。