要使用spaCy計算模型評估指標，可以使用其內置的evaluate方法。該方法需要傳入一個包含文本和標注的列表，然后計算模型在給定數據上的準確率、召回率、F1分數等指標。
以下是一個示例代碼，演示如何使用spaCy計算模型在測試集上的評估指標：
import spacy
# 加載預訓練模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# 加載測試數據
test_data = [
("This is a test sentence.", {"entities": [(5, 21, "TEST")]})
# 添加更多測試數據
]
# 計算模型的評估指標
evaluation_results = nlp.evaluate(test_data)
print(evaluation_results)
在上面的代碼中，首先加載了預訓練的英文模型。然后，準備了一個包含測試數據的列表test_data，其中每個元素包含一個文本和對應的實體標注。最后，調用nlp.evaluate方法計算模型在測試數據上的評估指標，并輸出結果。
可以根據需要修改測試數據和實體標注的格式，以適應不同的評估任務。在評估完成后，可以查看各項評估指標的具體數值，以評估模型的性能。
