  MOVE_NAMES[UNIT] = 'U'
  MOVE_NAMES[OUT] = 'O'
  
  
  cdef do_func_t[N_MOVES] do_funcs
  
  
 
</s> remove         if g_act == MISSING:
 </s> add         if g_act == MISSING or g_act == ISNT: </s> remove         # Super hacky :(
 </s> add  </s> remove         # Super hacky :(
 </s> add  </s> remove                         for move_str in ('B', 'I', 'L', 'U'):
                            actions[moves.index(move_str)][label] = True
 </s> add                         if label not in seen_entities:
                            seen_entities.add(label)
                            for move_str in ('B', 'I', 'L', 'U'):
                                actions[moves.index(move_str)].append(label) </s> remove                 actions[action][entity_type] = True
 </s> add                 actions[action].append(entity_type)
MOVE_NAMES[ISNT] = 'x'
  MOVE_NAMES[UNIT] = 'U'
  MOVE_NAMES[OUT] = 'O'
MOVE_NAMES[ISNT] = 'x'
  
  
  cdef do_func_t[N_MOVES] do_funcs
  
  
keep add keep keep keep keep keep
 WIP on add_label bug during NER training

Currently when a new label is introduced to NER during training,
it causes the labels to be read in in an unexpected order. This
invalidates the model. 
spacy/syntax/ner.pyx