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我想用以下(text, label)对训练TextCategorizer模型.

标签颜色:

• 门是棕色的.
• 谷仓是红色的.
• 花是黄色的.

标签动物:

• 那匹马正在奔跑.
• 鱼正在跳跃.
• 鸡睡着了.

我正在复制TextCategorizer文档中的示例代码.

textcat = TextCategorizer(nlp.vocab)
losses = {}
optimizer = nlp.begin_training()
textcat.update([doc1, doc2], [gold1, gold2], losses=losses, sgd=optimizer)

doc变量可能只是nlp("The door is brown.")等等.什么应该gold1和gold2？我猜他们应该是GoldParse对象,但我不知道你如何表示那些文本分类信息.