在spaCy的管道末尾添加Span Categorizer是没有作用的。这是因为在pipe的最后一步，最后一个组件返回的不是一个Doc或一个Span，而是一个单词标记（Token）。因此，它不可能创建一个覆盖整个文档的Span对象。

有两种方法可以解决这个问题：

1. 创建一个定制的组件，继承spancat.base.SpanCategorizer并插入到管道的适当位置。这个组件将会保留或创建新的Span对象以进行分类。以下是一个例子：

import spacy
from spacy import displacy
from spacy.pipeline import Pipe
from spacy.lang.en import English

class MySpanCategorizer(Pipe):
    def __init__(self, nlp, labels=[]):
        self.labels = labels
        self.model = None
        self.nlp = nlp
        self.batch_size = 1
  
    def add_label(self, label):
        self.labels.append(label)
  
    def predict(self, docs):
        for doc in docs:
            spans = []
            for start, end in zip(range(len(doc)), range(1, len(doc)+1)):
                span = doc[start:end]
                spans.append(span)
            for span in spans:
                span_cats = {}
                for label in self.labels:
                    # Set score to 0.5 for all labels
                    span_cats[label] = 0.5
                span.set_extension('cats', default={}, force=True)
                span._.cats = span_cats
        return docs


nlp = English()
span_cat = MySpanCategorizer(nlp, ['PERSON', 'ORG'])
nlp.add_pipe(span_cat, last=True)
doc = nlp("George Washington was the first president of the United States.")
displacy.render(doc, style='dep', jupyter=True)

2. 您可以将Span Categorizer插入到数据的中间，这样您将能够从