spaCyパイプラインでカスタムコンポーネントをベンチマークする最良の方法は何ですか？

これは良い質問であり、拡張属性のアイデアは実際には非常に賢いです！唯一の欠点は、既存のすべてのコンポーネントにデバッグコードを追加する必要があることです（サードパーティのコードの場合は、これもうまく機能しません）。しかし、問題のあるコードがコードベースの一部であることがわかっている場合、これは問題にはならないはずです。

もう1つのオプションは、タイムスタンプやその他必要なものをログに記録して返す関数で各パイプラインコンポーネントをラップすることですpipe(doc)。次にnlp.pipeline、これらのラップされたコンポーネントで上書きできます。

def wrap_pipe(name, pipe):
    def wrapped(doc):
        print(f"Started '{name}'", datetime.datetime.now())
        return pipe(doc)
    return wrapped

def debug_wrap_pipeline(nlp):
    nlp.pipeline = [(name, wrap_pipe(name, pipe)) for name, pipe in nlp.pipeline]
    return nlp

debug_nlp = debug_wrap_pipeline(nlp)

ただし、ここでの欠点は、同じ条件下で.pipe実行およびデバッグできるように、各コンポーネントのメソッド（使用可能な場合）もラップする必要があることですnlp.pipe。ベンチマークを行う場合は、これをより大規模に実行し、テキストのストリームをnlp.pipe。で処理したいことがよくあります。

これを回避するには、パイプライン内の既存の各コンポーネントの前に「デバッグコンポーネント」を追加することで、もう少し冗長なオプションを選択できます。基本的に、次のようなものです。

def make_debug_component(name):
    def debug_component(doc):
        print(f"Before '{name}'", datetime.datetime.now())
        return doc
    return debug_component

def debug_wrap_pipeline(nlp):
    pipeline = list(nlp.pipeline)  # we don't want to modify this while we're looping over it
    for name, pipe in pipeline:
        debug_component = make_debug_component(name)
        nlp.add_pipe(debug_component, before=name, name=f"debug_{name}")
    return nlp

免責事項：私はそれらのアイデアを一緒にハッキングしただけで、まだ広範囲にテストしていません。しかし、彼らはうまくいったようでした。あなたがこれを探求することになった場合、私は何が最もうまくいったかを聞いて非常に興味があります。また、spaCyがそのまま出荷できる機能である可能性があり、パイプラインコンポーネントに対して提案されている静的分析とうまく組み合わせることができます。

また、完全を期すために追加します。このようなテキスト処理パイプラインをデバッグするときは、常に1回処理する単一のコーパスを使用して大規模なベンチマークを行います（単一の例を1000回ループするなどではありません）。キャッシュ効果（spaCy内だけでなくCPU内でも）、メモリ割り当ての違いなどがあり、これらすべてが影響を及ぼし、小規模テストの信頼性を低下させる可能性があります。もちろん、このような劇的な違いが発生しているシナリオでは、単一のテキストを処理するだけでも、コードをさらにデバッグするために必要な十分な手がかりとすべてを得ることができます。