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网站信息资源建设,国外最具创意的wordpress博客,wordpress 4.8.2 中文,免费网站推广app文章目录 简介spaCy特性#xff1a; 系统环境与版本安装应用示例参考文献 简介 spaCy spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。因此它是一个非常快的库。它建立在最新的研究基础上#xff0c;从设计的第一天起就被用于实际产品中。 spaCy 自带预训练的… 文章目录 简介spaCy特性 系统环境与版本安装应用示例参考文献 简介 spaCy spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库。因此它是一个非常快的库。它建立在最新的研究基础上从设计的第一天起就被用于实际产品中。 spaCy 自带预训练的管道目前支持 60 多种语言的标记化和训练。它具有最先进的速度和神经网络模型可用于标记、解析、命名实体识别、文本分类等使用 BERT 等预训练的变换器进行多任务学习以及生产就绪的训练系统和简单的模型打包、部署和工作流管理。 特性 支持 60 多种语言经过训练的管道可以处理不同的语言和任务使用像 BERT 这样的预训练变压器进行多任务学习支持预训练的单词向量和嵌入最先进的速度生产就绪培训系统语言驱动的标记化用于命名实体识别、词性标记、依存关系分析、句子分段、文本分类、词 义化、形态分析、实体链接等的组件使用自定义组件和属性可轻松扩展支持 PyTorch、TensorFlow 和其他框架中的自定义模型内置用于语法和 NER 的可视化工具易于模型打包、部署和工作流管理可靠的、经过严格评估的精确度 系统环境与版本 安装 安装 Spacy pip install spacy 下载数据和模型 python -m spacy download en 如果spacy报错“TypeError: Plain typing.NoReturn is not valid as type argument”原因是python3.7.0请将python升级至3.7.2 conda create -n your_env_name pythonyour_python_version的方法创建虚拟环境并使用source activate your_env_name方式激活该虚拟环境并在其中安装与默认主python环境不同的软件包等。 当激活该虚拟环境时ipython下是可以正常加载的。但是打开Jupyter Notebook会发现其加载的仍然是默认的Python kernel而我们需要在notebook中也能使用新添加的虚拟环境。 参考文献https://94e.cn/info/5744 jupyter notebook 添加核和删除核 安装中文 为了运行nlp spacy.load(“zh_core_web_sm”)官方提供的$ python -m spacy download zh_core_web_sm 安装失败所以只能手动安装 方案1 直接通过连接下载https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/zh_core_web_sm-3.3.0/zh_core_web_sm-3.3.0.tar.gz 執行pip install zh_core_web_sm-3.3.0.tar.gz 方案2 1.打开 https://spacy.io/models/zh​​​​​​ 找到 RELEASE DETAILS https://github.com/explosion/spacy-models/releases/tag/zh_core_web_sm-3.3.0 2.下载到本地并且保存到/user/xxx/这个文件夹下 3.打开终端输入命令 pip install zh_core_web_sm-3.3.0.tar.gz ps:目前是3.3.0版本 ———————————————— 版权声明本文为CSDN博主「m0_70294827」的原创文章遵循CC 4.0 BY-SA版权协议转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接https://blog.csdn.net/m0_70294827/article/details/124963861 应用示例 import spacy from spacy import displacy from collections import Counternlp_zh spacy.load(zh_core_web_sm) doc nlp_zh(【郑渝高铁首发南阳日报社记者带你沿线游】#郑渝高铁 现代化“副中心”建设新支撑# #郑渝高铁全线贯通# #郑渝高铁开通首发# 6月20日上午的在郑渝高铁首发车上省人大代表马金霞接受南阳日报社记者采访。) # doc nlp_zh(text1) for entity in doc.ents:entities.append(str(entity) : str(entity.label_)) print(entities) spacy.displacy.render(doc, styleent, jupyterTrue)参考文献 https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/128667976 https://www.freesion.com/article/23761383290/ https://paper.yanxishe.com/TextTranslation/3195 训练 https://blog.51cto.com/u_15127631/2739400 https://www.codenong.com/43341148/ https://www.coder.work/article/360381 https://blog.csdn.net/sikh_0529/article/details/128667976 http://cn.voidcc.com/question/p-tfrxwxnj-bnm.html 官方 https://spacy.io/usage/training https://spacy.io/ https://gitcode.com/mirrors/explosion/spacy/tree/master?utm_sourcecsdn_github_acceleratorisLogin1 https://cloud.tencent.com/developer/article/1346772
http://www.huolong8.cn/news/305618/

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