在spaCy中，可以使用spacy.util.fix_random_seed()方法设置随机种子，来确保每次运行模型时都会得到相同的结果。 还可以使用spacy.util.load_config()方法加载模型的配置文件，以便进行超参数调优。
另外，spaCy还提供了几种调优技术，包括使用不同的优化算法（如ADAM、SGD）、调整迭代次数、学习率和批次大小等。可以尝试不同的参数组合，然后使用验证集来评估模型的性能。
此外，还可以使用spaCy的spacy train命令来进行超参数调优。该命令允许您指定训练数据、验证数据、模型名称、批次大小、迭代次数等参数，然后自动进行训练和评估。
总的来说，对于spaCy的超参数调优，可以尝试不同的参数组合、使用不同的调优技术，以及使用spacy train命令来进行自动化调优。
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