如何使用Spacy合并相同的连续实体类型
Spacy是一个流行的自然语言处理（NLP）库，它提供了丰富的功能来处理文本数据，包括实体识别。在Spacy中，实体识别是指从文本中识别出具有特定类型的命名实体，例如人名、地名、组织机构等。
要合并相同的连续实体类型，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入Spacy库和相关模型：
import spacy
# 加载Spacy的英文模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')- 对文本进行实体识别：
text = "Apple Inc. was founded by Steve Jobs, Steve Wozniak, and Ronald Wayne. Apple Inc. is headquartered in Cupertino, California."
# 对文本进行实体识别
doc = nlp(text)- 遍历文档中的实体，合并相同类型的连续实体：
merged_entities = []
current_entity = None
for token in doc:
if token.ent_type_ != "":
if current_entity is None:
current_entity = token
elif token.ent_type_ == current_entity.ent_type_:
current_entity = doc[current_entity.i:token.i+1]
else:
merged_entities.append(current_entity)
current_entity = token
else:
if current_entity is not None:
merged_entities.append(current_entity)
current_entity = None
# 处理最后一个实体
if current_entity is not None:
merged_entities.append(current_entity)- 输出合并后的实体：
for entity in merged_entities:
print(entity.text, entity.label_)以上代码将输出合并后的实体，每个实体的文本和标签。
对于Spacy合并相同的连续实体类型的优势是，它能够高效地处理大量的文本数据，并且提供了准确的实体识别结果。它的应用场景包括信息抽取、文本分类、实体关系抽取等。
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我如何做迁移学习，例如，采用预训练的Spacy NER模型，并使其学习特定于我的用例的新实体？ 为此，我有100个新的带注释的训练样本。新的重新训练的模型应该只预测新的实体，而不是预训练的spacy模型中的任何现有实体。只是在现有模型中添加/更新新实体，并在预测期间忽略旧实体，这是没有意义的。 这个official example描述了如何将新的实体添加到现有的预训练实体中，但这不是我想要的。我也有很少的例子，例如100个完全从头开始构建一个新的NER模型。 编辑:我要识别非结构化文档中的所有帐号。 示例(“我想更改与我的帐户12345对应的地址。请让我知道怎么做。”34，39，‘accou
浏览 40提问于2020-01-21得票数 0
1回答
有没有办法使用BERT的偏移量将实体添加到spacy文档对象？问题是我的整个管道依赖于spacy，并且我使用的是spacy不提供支持的最新PUBMEDBERT。 因此，有时pubmedbert给出的实体偏移量不会导致spacy的有效范围，因为标记化是完全不同的。 到目前为止，我做了哪些工作来解决我的问题？我做了一个自定义标记器，要求spacy在标点符号上拆分，类似于bert，但在某些情况下，我就是不能制定规则。例如： text = '''assessment
Exdtve age-rel mclr degn, left eye, with actv chrdl neo
浏览 14提问于2020-09-17得票数 0
我正试着训练新的实体为斯佩西纳。我尝试将我的新实体添加到现有的spacy 'en‘模型中。然而，这影响了'en'和我的新实体的预测模型。
因此，我建立了一个空白模型并训练了实体识别。这个效果很好。然而，它只能预测我训练过的对象，而不能预测常规的spacy实体识别。
比如说我把“马”训练成动物实体。
对于给定的文本
txt ='Did you know that George bought those horses for 10000 dollars?'
我期待着下列实体得到认可
George - PERSON
horses - ANIMAL
10000
浏览 0提问于2019-02-24得票数 15
1回答
我是一个初学者，我想知道是否有一种方法可以/如何使用字典手动添加标签来识别命名实体。我使用spacy进行命名实体识别，当我使用以下代码时： import spacy
from spacy import display
raw_text='''To determine the adulticidal and repellent activities of different solvent leafextracts of Rhinacanthus nasutus against Aedes aegypti and Culex quinquefasciatus.'
浏览 22提问于2021-10-21得票数 0
1回答
我正致力于构建一个使用spacy来识别新实体的自定义NER，而不是spacy的NER。现在，我将使用spacy.Example标记和添加我的培训数据。我在使用BILOU计划。我的怀疑是，我有超过3个单词的实体。例如：
Housing Development Finance Corporation reported heavy losses in the past quarter.
我想把住房开发金融公司作为一个单一的实体，使用BILOU计划。有点像
'Housing' B-Entity
'Development' I-Entity
'Financ
浏览 10提问于2021-12-27得票数 2
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下面是关于培训新的实体类型的示例：
当我不把一个现有的模型传递给它，并且正确地创建一个新的模型时，它工作得很好，它可以识别我的新命名实体。
python.exe train-new-entity-type.py
当我将一个现有的模型传递给它(之前运行它一次创建)，并在dir/my_model dir中正确地加载模型时，它也可以正常工作，该模型仍然识别我的新命名实体。
python.exe train-new-entity-type.py -m dir/my_model
但是，我想训练一个新的实体类型，并将它添加到spacy的现有模型中，这样spacy将识别出它自己的以及我的新的实体类型，
浏览 4提问于2020-12-09得票数 1
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我正在开发一个，并试图使用spacy提取BILUO实体。
'training.offsets_to_biluo_tags‘
函数。原始数据为CSV格式，我已设法将其转换为以下JSON格式：
{
"entities": [
{
"feature_text": "Lack-of-other-thyroid-symptoms",
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浏览 28提问于2022-06-24得票数 1
1回答
我正在尝试使用python制作一个聊天机器人，为此我使用Spacy进行实体识别，因此我安装了预建Spacy英语语言模型(Medium)来从用户话语中提取实体，但问题是，当我加载模型以从用户话语中提取实体时，需要31秒来加载模型，因为在我的情况下，我正在使聊天机器人的时间变得非常重要。需要你们所有人的一些指导吗，还有其他选择吗？任何帮助都将不胜感激
下面是从用户话语中提取实体的代码：
import spacy
import time
def extractEntity(userUtterance):
''' This funtion returns a list
浏览 14提问于2020-05-07得票数 0
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1回答
我需要对每个提取的实体有信心(不是打印它，而是获取它)，但是，我找不到一个返回信任的方法。
首先，我尝试在Java上使用斯坦福命名实体识别器库，这个解决方案：
但是它不起作用(我想getCliqueTree方法是不可用的)。我也尝试过在Python和Stanford模型中使用NLTK来提取实体，但是仍然找不到获得信任的方法。
我知道如何在Spacy上这么做
但正如作者所言，它效率低下。
那么，请您告诉我，如何得到每个提取的实体的概率？
浏览 0提问于2018-08-27得票数 2
2回答
我是Python和NLP (使用SpaCy)的新手，所以我希望有人能帮我。我想要在我的文本中检测命名实体，并且在我想从NE中获得5个左右的单词之后检测命名实体。 我已经找到了NEs，但我却无法找到“周围的单词”。 import spacy
nlp=spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp(open(path to my text).read())
for index, token in enumerate(doc.ents):
if token.label_ == "PERSON" and token.tex
浏览 24提问于2019-06-03得票数 3
1回答
我正在使用spacy来训练我自己的NER模型。除了由spacy basic 'en_core_web_sm‘模型训练的实体(ORG、PERSON、DATE等)之外，我还想添加我自己的实体。我使用'en_core_web_sm‘作为我的基本模型来训练我的模型，但是这个模型只能检测我自己的自定义实体，而不能检测基本实体。有没有办法做到这一点？谢谢。
浏览 17提问于2019-09-10得票数 1
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1回答
我有这个文本(代码中的text2 )，它有3个'by‘单词，我想使用Spacy来提取人名(全名，即使是3个单词，一些种族使用长名字，在本例中为2)。代码如下，我的模式显示错误。我的意图是:首先用ORTH修改'by‘这个词，然后告诉程序接下来要做的就是名为PERSON的词性实体。如果有人帮我，我会很高兴的： import spacy
from spacy.matcher import Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)
text2 = 'All is done by Emily Muller, the leaf is burned
浏览 23提问于2021-03-29得票数 1
2回答
我想把spaCy的NER引擎和一个单独的NER引擎(一个BoW模型)结合起来。我目前正在比较两个引擎的输出，试图找出两者的最佳组合。这两种方法执行得都很得体，但spaCy经常会找到BoW引擎遗漏的实体，反之亦然。我想要的是，每当spaCy找到一个没有被BoW引擎找到的实体时，它就会从它那里访问一个概率分数(或类似的东西)。我能让spaCy为它找到的特定实体打印自己的概率分数吗？比如，“嗨，我是spaCy。我找到了这个标记(或令牌的组合)，X%肯定是一个BLAH类型的实体。”每次spaCy找到一个实体时，我都想知道X这个数字。我想在spaCy的NER引擎内部一定有这样一个数字，加上一个阈值，可能
浏览 5提问于2017-10-25得票数 20
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我想用我自己的实体为NER训练一个空白模型。为此，我需要使用dataset，该数据集目前采用.csv格式，并以以下格式提供实体标记(我将为每个相关列提供一个示例行)：
栏:句子
价值:我想要苹果
列:数据
价值:想要；@命令；2；6，‘苹果’；@水果；7；13‘
栏:实体
价值:我“命令”水果
列: entity_types
值：@bot/@命令；@bot/“食品/”水果
为了训练SpaCy的NER，我需要以下形式的json训练数据：
TRAIN_DATA = [
('Who is Shaka Khan?', {
'entiti
浏览 3提问于2017-11-22得票数 6
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我有一个CoNLL NER格式的数据集，它基本上是一个带有两个字段的TSV文件。第一个字段包含来自某些文本的标记-每行一个标记(每个标点符号在这里也被视为一个标记)，第二个字段包含BIO格式的标记的命名实体标记。 我想将这个数据集加载到spaCy中，为我的模型中的文本推断新的命名实体标记，并将这些标记写入与新的第三列相同的TSV文件中。我所知道的就是我可以用下面这样的东西来推断命名实体： nlp = spacy.load("some_spacy_ner_model")
text = "text from conll dataset"
doc = nlp(tex
浏览 20提问于2019-10-09得票数 1
1回答
在我的spaCy项目中，我想用文本、标签和空格初始化Doc对象。然而，spaCy并不欣赏我提供标签的方式，并在下面的错误消息中显示了它的不足：
doc = Doc(nlp.vocab，words=token_texts，ents=labels，spaces=whitespaces)文件"spacy\tokens\doc.pyx"，第297行，在spacy.tokens.doc.Doc.__init__ ValueError: E177 Ill格式IOB输入检测到：(''，'O')
守则：
import spacy
from spacy.t
浏览 0提问于2021-10-12得票数 1
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在spaCy ()的“命名实体识别”特征文档中，文档规定spaCy可以识别“PERSON”、“LOC”、“PRODUCT”()等命名实体的“各种类型”。
我的问题是:我也可以用我的自定义实体来训练数据吗？例如，我希望对发票数据进行重新分类，例如IBAN / BIC或发票编号。。这也是可能的，还是这个特性仅限于一个固定的实体列表？
浏览 4提问于2020-03-30得票数 2
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我是斯坦福NLP的新宝宝，在过去的几天里一直在使用这个，现在坚持我的最后一步。当我使用PTBTokenizer时，它将句子拆分成单词，但我想要的是它应该将句子拆分成NamedEntities或动词，这样我就可以使用某种依存关系树从整个句子中使用直接的结论来重建句子，而且它还应该从实体中理解相同的实体。有没有可能定制标记器来实现这一点？你的帮助是恰当的。提前谢谢。
try{
// Properties props = StringUtils.argsToProperties(args);
Properties props = new Properties();
浏览 0提问于2015-02-27得票数 1
我正在尝试使用spaCy来训练一个NER模型，以识别位置、(人)名称和组织。我试图理解spaCy是如何在文本中识别实体的，但我一直未能找到答案。从 on Github和上可以看出，spaCy使用文本中的许多特性，如POS标记、前缀、后缀以及文本中的其他字符和基于单词的特性来训练平均感知器。
但是，代码中没有任何地方显示spaCy使用GLoVe嵌入(尽管句子/文档中的每个单词似乎都有它们，如果它们存在于GLoVe语料库中)。
我的问题是-
这些现在已经被应用到网络系统中了吗？
如果我要将单词向量切换到不同的集合，我是否应该期望性能发生有意义的变化？
在代码中，我可以找到(如果全部)
浏览 3提问于2017-06-12得票数 20
1回答
我正在尝试使用Spacy从文档中删除命名实体。我没有发现任何识别命名实体的麻烦。使用以下代码：
ne = [(ent.text, ent.label_) for ent in doc.ents]
print(ne)
persons = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'PERSON']
print(persons)
输出：
'Timothy D. Cook',
'Peter',
'Peter',
'Benjamin A. Reitzes',
&#
浏览 15提问于2020-02-24得票数 0
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我目前正在实现一个自定义NER模型界面，用户可以与前端应用程序交互，以添加自定义实体来训练spacy模型。
我想要使用空间训练(CLI)来接受现有模型(自定义NER模型)，并将用户指定的关键字和实体添加到该模型中。(而不是再次训练整个模型)。我在文件里找不到这个。
例如，假设我有一个模型，它已经被训练成一个定制的食物实体。(比萨饼、意大利面、面包等…)。现在我想采用现有的模式，并为一个名为“饮料”的新实体进行培训，其中包括可口可乐、百事可乐、果汁等关键词…。对spacy v3.0使用spacy列命令。
我目前使用的spacy列车命令如下：
> python -m spacy train
浏览 5提问于2021-06-22得票数 2
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我在训练一个定制的Spacy模型。它是否会影响我是否让实体没有标签的结果？例如，德国是LOC。在一个例子(1)中，我给它贴上标签。在另一个示例(2)中，我忽略它并标记另一个实体：
例1:德国是中欧和西欧的一个国家。
例2:德国与丹麦(LOC)接壤。
这不是一个偶尔被忽视的实体，而是几个实体。
浏览 0提问于2021-01-18得票数 1
我用的是Spacy 1.8.2。我添加了一些自定义实体：
def add_entity(matcher, document, i, matches):
ent_id, label, start, end = matches[i]
document.ents += (Span(document, start, end, label),)
nlp.matcher.add_entity("person_one",on_match=add_entity)
nlp.matcher.add_pattern("person_on
浏览 1提问于2017-08-01得票数 0
1回答
如果一些命名实体是复合词，那么如何使用spaCy从文本中删除命名实体？
我知道在的问题，我相信这不是一个重复的问题，因为被接受的答案张贴在那里将失败，如果命名的实体是复合词。下面显示了为什么链接问题的公认答案失败的示例代码。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text_data = 'This is a text document that speaks about entities like New York and Nokia'
document = nlp(text_data)
text
浏览 3提问于2020-06-25得票数 0
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1回答
我已经使用conda install -c conda-forge spacy安装了conda install -c conda-forge spacy，使用了pip install spacy-transformers安装了spacy-transformers。但是当我尝试导入spacy_transformers时。我得到以下错误
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError Traceback (mos
浏览 14提问于2022-10-27得票数 1
1回答
假设我有一个文档，如下所示：
import spacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp('My name is John Smith')
[t for t in doc]
> [My, name, is, John, Smith]
Spacy足够智能，可以意识到'John Smith‘是一个多标记命名实体：
[e for e in doc.ents]
> [John Smith]
我如何让它将命名实体分成离散的标记，如下所示：
> [My, name, is, John Smith]
浏览 10提问于2018-08-12得票数 0
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2回答
我想为我的一个项目运行实体链接。我在一堆文件上用Spacy做笔录。是否有一个现有的链接模型，我可以简单地用来链接所找到的实体？
我发现的文档似乎是如何训练一个定制的。
示例：
谢谢!
浏览 18提问于2022-05-17得票数 0
1回答
如何在spacy NLP中创建或加载新语言？例如，python中的spacy.load('tr')。编辑jupyter。如何创建新的实体和不同的实体？例如FOOTBALL_CLUB。请帮帮我
浏览 34提问于2019-01-04得票数 1
例如，我希望标记器将'New York‘标记化为'New York’，而不是默认的'New'，'York‘。 文档建议在创建自定义记号赋予器时添加正则表达式。 因此，我做了以下工作： import re
import spacy
from spacy.tokenizer import Tokenizer
target = re.compile(r'New York')
def custom_tokenizer(nlp):
dflt_prefix = nlp.Defaults.prefixes
dflt_suffix
浏览 16提问于2019-05-04得票数 2
因此，我使用Spacy 3.0来训练基本上所有管道与自定义数据。奇怪的是，Spacy似乎从另一个模型(可能是en_core_web_md )中获取了NER管道的实体。所以，如果我在spacy中输入“谁是兵营奥巴马”这个句子，它就会检测到个人实体的名字，这不是我想要的行为，因为我只想和自己的实体一起工作。
不过，我似乎找不出它为什么要来源这些实体，这是我的配置：
[paths]
train = "trainer/data/sent_train.spacy"
dev = "trainer/data/sent_train.spacy"
vectors = "e
浏览 6提问于2022-03-27得票数 1
为什么像西班牙语(es_dep_news_trf)这样的语言的空间转换器模型没有命名实体识别。
然而，对于英语(en_core_web_trf)，它是这样的。
代码：
import spacy
nlp=spacy.load("en_core_web_trf")
doc=nlp("my name is John Smith and I work at Apple and I like visiting the Eiffel Tower")
print(doc.ents)
(John Smith, Apple, the Eiffel Tower)
浏览 7提问于2022-07-18得票数 0
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目前，我正在使用SpaCy NER，并想知道SpaCy NER是否能做以下两件事：
案例1
假设我们有两个句子，我们想做的是：
increasing.His 糖分水平在他体内的总体健康质量正在提高。
我们是否可以将第一句中的“增加”标记为“症状”实体，而在第二句中将“增加”标记为“良好结果”实体？能看到这两个“增加”词之间的区别吗？
案例2
我们还有两个不同的句子：
我的工资是每月8000美元我的支出是每月5000美元
NER能否将第一句中的数字视为“收入”实体，而将第二句中的数字视为“支出”？
谢谢
浏览 1提问于2019-10-09得票数 3
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1回答
我正在使用SpaCy，以便从示例文本中提取不同的命名实体。问题是SpaCy没有识别所有预期的实体。它的钱和一些地点都有问题。这是我的密码：
# encoding: utf-8
import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load('es') #cargo el modelo en español.
text = u"Una vez un personaje le preguntó a Agustín Chirichigno si estaba en su casa. El nombre de este per
浏览 0提问于2018-03-15得票数 1
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1回答
我正在尝试用Spacy构建NLP，但我在格式化培训数据时遇到了问题。我希望我的应用程序能够识别实体和意图。例如，在“我想订购比萨饼”中。其意图是"place_order“，实体将是比萨饼。如何为Spacy中的实体和意图格式化培训数据？
浏览 7提问于2020-06-30得票数 0
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我从零开始训练一个spacy模型，通过创建我自己的数据集，spacy需要它在其中，模型是一个NER模型，而我试图识别的实体是食物项目。我已经创建了一个有263行的数据集，在此数据集上从头开始训练spacy模型之后，我的模型执行得很好(我获得了大约80%的精度)，而且这个精度看起来可能不太高，但是它更好，我现在能够更好地完成我的任务。
现在我想通过增加列车数据来进一步改进我的模型。为了增加列车数据，我正在考虑使用我发送的行作为测试并手动检查spacy是否正确地识别每个实体，以及如果一个句子中的所有实体都被正确识别，那么在我的培训集中使用这个句子。
我的问题是，这种方法会在任何方面改进我的模型吗？
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
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2回答
是否有方法从spaCy中的模型中提取所有可能的命名实体类型？您可以通过在示例文本上运行来手动计算，但我认为有更多的编程方法可以做到这一点吗？例如：
import spacy
model=spacy.load("en_core_web_sm")
model.*returns_entity_types*
浏览 1提问于2021-12-01得票数 5
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我在预测像santosh12647578 kadge16577这样的名字时使用spacy 2.3.2版本。spacy将它们识别为PERSON实体。我如何告诉空间，如果它遇到数字，它不认为它是人的实体。
我可以使用实体标尺实现这个功能吗？如果我能以怎样的方式来处理这个问题，我们将不胜感激。
浏览 3提问于2020-08-10得票数 1
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我在一个NLP项目中工作，我必须使用spacy和spacy Matcher来提取所有命名实体，它们是nsubj (主题)和与之相关的动词:我的NE nsubj的管理者动词。示例： Georges and his friends live in Mexico City
"Hello !", says Mary 我需要提取第一句中的"Georges“和"live”，以及第二句中的"Mary“和”and“，但我不知道在我的命名实体和与其相关的动词之间会有多少个单词。所以我决定更多地探索spacy Matcher。所以我正在努力在Matcher上写一个模式来提
浏览 129提问于2021-04-26得票数 1
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我目前正致力于替换一个基于nltk实体提取的系统，并结合regexp匹配，其中我有几个命名实体字典。字典实体都是常见的类型(人员(雇员)等)。以及定制类型(例如技能)。我想使用预先训练的spaCy模型，并以某种方式包括我的字典，以提高NER的准确性。以下是我对可能的方法的看法：
使用spaCy的Matcher API，遍历字典，用回调添加每个短语来添加实体？
我刚刚发现了spacy查找，这似乎是提供大量单词/短语来匹配的简单方法。
但如果我想要模糊匹配呢？是否有一种方法直接添加到词汇表中，从而通过Bloom过滤器/n克字向量进行一些模糊匹配，或者是否有适合这种需要的扩展？否则，我想
浏览 0提问于2018-02-14得票数 11
我有一套关于电影评论的短信。我想用spaCy从它中提取:演员、导演、作者、空气数据等实体。但是，spaCy只使用PERSON的泛型标记。
使用我的自定义文本使spaCy找到我的实体ACTOR、director等的代码是什么？
浏览 19提问于2022-12-01得票数 0
1回答
我在使用香料方面是新手。我想从句子中提取文本值。
training_sentence="I want to add a text field having name as new data"
OR
training_sentence=" add a field and label it as advance data"
因此，我想从上面的句子中提取“新数据”和“预发数据”。
现在，我能够提取实体，如“添加”，“字段”和“标签”使用自定义纳。
但是我无法提取文本值，因为这些值可以是任何内容，而且我也不知道如何在spacy中使用自定义NER来提取文本
浏览 0提问于2019-03-05得票数 3
如何将实体(列表)转换为字典？我尝试过的代码是注释的，不能工作，或者不是转换，我如何重写实体，使其像字典一样？我想在字典中转换，以便能够在前500个句子中找到5个最常被命名的人。
! pip install wget
import wget
url = 'https://raw.githubusercontent.com/dirkhovy/NLPclass/master/data/moby_dick.txt'
wget.download(url, 'moby_dick.txt')
documents = [line.strip() for line in ope
浏览 14提问于2020-05-27得票数 1
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我正在尝试将股票代码添加到识别为ORG实体的字符串中。对于每个符号，我这样做：
nlp.matcher.add(symbol, u'ORG', {}, [[{u'orth': symbol}]])
我可以看到这个符号被添加到模式中：
print "Patterns:", nlp.matcher._patterns
但添加之前未识别的任何符号在添加后将无法识别。显然，这些标记已经存在于词汇表中(这就是为什么单词长度不变的原因)。
我应该做些什么不同的事情？我遗漏了什么？
谢谢
下面是我的示例代码：
“练习将股票代码添加为ORG实体的简要代码段”
f
浏览 0提问于2016-10-31得票数 2
1回答
使用句子上下文的命名实体识别
、、、、
我有一个问题，我想知道如何根据实体在句子中使用的上下文来提取或命名实体。
例如:如果我们必须提取仅在出生日期上下文中使用的日期字段，那么我们如何才能做到这一点。
我知道我们可以使用正则表达式、空格、NLTK从文档中提取日期字段。但我无法根据使用的上下文来确定提取日期的方法。
例1:我的生日是12月9日。在这里，12月9日将被标记为日期字段，如果我们使用spacy或regex，但我希望它被标记为一个自定义实体‘生日’。例2: 4月1日我要去看电影。在这里，4月1日应该被标记为普通日期字段。
浏览 2提问于2019-04-01得票数 3
我想用spacy转换将印地语的conllu格式转换成json格式，它正在生成jsonl格式。当我将相同的.jsonl文件传递给spacy列车时，我会得到一个错误。如果我将一个json文件传递给列车命令，它就正常工作了。spacy转换的输出不应该与spacy列车兼容吗？
错误消息如下：
我正在使用: Spacy版本- 2.1.3 Python 3.6.8 ubuntu 18.04
浏览 1提问于2019-04-10得票数 0
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1回答
spaCy只能链接指定的实体吗？
、、、、
这是一篇(据说)有趣的餐馆评论的摘录：
我想亲自和Tofu先生握手。虽然我不能从医学上证明这一点，但我100%肯定他们的soondubu含有未定义的属性。从某种程度上说，我在这里用餐后总是感觉更好。吃过冷吗?去他的Nyquil<code>E 210</code>，得到辛辣的<code>e 111/code>和服 soondubu。
我想提取重要的实体，并链接到维基百科实体。我对spaCy进行了维基百科/维基数据的小样本培训，并在评论中运行实体链接：
[('Tofu', 'PERSON', 'Q177378
浏览 8提问于2020-03-23得票数 0
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我使用从文本中提取一些与我的问题相关的命名实体，例如日期、时间、GPE等等。
例如，我需要识别以下句子中的时区：
"Australian Central Time"
使用Spacy模型en_core_web_lg，我得到了以下结果：
doc = nlp("Australian Central Time")
print([(ent.label_, ent.text) for ent in doc.ents])
>> [('NORP', 'Australian')]
，我的问题是：我对实体NORP的确切含义不太清
浏览 2提问于2022-01-24得票数 5
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英语语言模式在德语敬语实体上的表现是否比德语模型更好？
# pip install spacy
# python -m spacy download en
# python -m spacy download de
nlp = spacy.load('en')
# Uncomment line below to get less good results
# nlp = spacy.load('de')
# Process text
text = (u"Das Auto kauft Herr Müller oder Frau Meier, Frank
浏览 0提问于2018-07-25得票数 0
我试图用Rasa创建一个简单的程序，它从文本输入中提取(法语)街道地址。
按照Rasa ()中的建议，我希望使用spaCy来进行地址检测。
我看到()相应的spaCy预构建实体将是LOC。
然而，不明白如何使用这个实体创建训练数据集.
下面是我当前JSON培训数据集的摘录：
{
"text" : "je vis au 2 Rue des Platanes",
"intent" : "donner_adresse",
"entities" : [
{
&
浏览 0提问于2018-03-16得票数 3
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1回答
用spacy 3构建标签
、、、、
我想在葡萄牙语的SpaCy模型中添加更多的单词，这样我就可以使用特定领域的PoS (词性的一部分)，但是我不想添加孤立的单词，而是添加句子。我做了这三个步骤：
): I将"PetroTok-UDPIPE.conllu“文件(在这里可以免费获得：，它位于"PetroTok”文件中，包含句子(而不是单独的单词)及其各自的PoS和引理)转换为二进制的"PetroTok-UDPIPE.spacy“文件，并使用以下命令(在SpaCy页面上指示)：
python -m spacy convert PetroTok-UDPIPE.conllu .
这创建了"Petr
浏览 7提问于2021-09-27得票数 1
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