如何从人工训练的spacy模型进行预测

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)