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我试图了解如何将实体类添加到命名实体识别器。示例代码具有如下结构：

ner = EntityRecognizer(nlp.vocab, entity_types=[... ENTITIES ...])
for itn in range(NUMBER_OF_ITERATIONS):
    for raw_text, entities in training_examples:
        ... some data handling ...
        ner.update(doc, gold)

，但是下一个示例（对于 BILUO 标签）ner.update()只调用一次（即，没有导致update()多次查看训练数据的 for 循环）。

我读过这个问题，他的回答似乎告诉我应该update()为每个训练示例多次调用；但后来我也认为他们可能只是按照这些例子。

由于以下句子（来自文档页面的末尾）......

然后使用成本来计算损失的梯度，以训练模型。

......我猜我的问题的答案是“是的，我应该通过训练数据迭代'几次'来训练它”；但如果是这样的话，那么有没有人建议多少次“足够”？（示例代码使用 5，但如果我认为它太少了，我可以最终迭代“太多次”吗？即，它是否“过拟合”？）

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