从人工训练的spacy模型进行预测可以通过以下步骤实现:
import spacy
# 加载已经训练好的模型
nlp = spacy.load("your_trained_model")
text = "待预测的文本"
doc = nlp(text)
# 预测文本中的命名实体
entities = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
# 预测文本中的词性标注
pos_tags = [(token.text, token.pos_) for token in doc]
# 预测文本中的依存关系
dependencies = [(token.text, token.dep_, token.head.text) for token in doc]
# 预测文本中的句法结构树
syntax_tree = [(token.text, token.head.text, token.dep_) for token in doc]
# 预测文本中的情感分析
sentiment = doc._.sentiment
print("命名实体:", entities)
print("词性标注:", pos_tags)
print("依存关系:", dependencies)
print("句法结构树:", syntax_tree)
print("情感分析:", sentiment)
通过以上步骤,你可以从人工训练的spacy模型中进行预测,并获取到命名实体、词性标注、依存关系、句法结构树和情感分析等信息。
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