问题描述
如果您能帮助我了解一些有关Spacy的基本概念，那对我真的很有帮助。
我了解一些spacy模型具有一些预定义的静态向量，例如，对于西班牙模型，这些是FastText生成的向量。 我还了解到，有一个tok2vec层可以从标记生成矢量，例如，它用作模型NER组件的输入。
如果以上正确，那么我有一些问题：
- NER组件也使用静态向量吗？
- 如果是，那么tok2vec层在哪里起作用？
- 如果没有，那么如果您仅打算将模型用于lg或md模型，则有任何优势。 NER组件？
- tok2vec层是否已经针对预训练的下载模型进行了训练，例如西班牙语？
- 如果我替换了预训练模型的NER组件，它是否使tok2vec层保持不变，即是否具有学习的权重？
- 训练NER模型时，tok2vec层也被训练了吗？
- pretrain命令是否可以帮助tok2vec层学习一些可能是OOV的特定领域单词？
非常感谢！
解决方法
NER组件也使用静态向量吗？
我的回答者here的第2点和第3点解决了这个问题。
tok2vec层是否已经针对预训练的下载模型进行了训练，例如西班牙语？
是的，完整的模型已经过训练，tok2vec层是其中的一部分。
如果我替换了预训练模型的NER组件，是否会使tok2vec层保持不变，即是否具有学习的权重？
否，不是当前的spaCy v2中的版本。 tok2vec层是模型的一部分，如果删除模型，则还将删除tok2vec层。在即将发布的v3中，您将能够将它们分开，从而实际上可以单独保留tok2vec模型，并在组件之间共享它。
训练NER模型时，tok2vec层也被训练了吗？
是-见上文
pretrain命令是否可以帮助tok2vec层学习一些可能是OOV的特定领域单词？
另请参阅我在https://stackoverflow.com/a/63520262/7961860上的回答
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