我有多个文本片段,存储在一个列表中,假设如下所示: text = ['mary had a little lamb', 'julie had a little goat',
'julie enjoys,我才想返回匹配。her goat'] 我有种感觉,通过定义多个模式,我应该能够在spaCy中做到这一点: nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
我正在尝试使用spaCy短语匹配器()有效地清理从自动语音识别软件中派生出来的文本。数据非常脏,没有分开的发言者,所以我试图删除所有数据样本重复短语。使用基于规则的短语匹配器,我能够在示例字符串中找到目标文本,但是在尝试用空格替换它们时,我会在下面收到一个类型错误:TypeError: replace() argument 1 must be str, not spacy.toke
我编写了一段代码来查找字符串中存在的位置。import spacydoc2='India, Pune'doc4='India([(X.text, X.label_) for X in nlp(doc3).ents])
print([(X.text, X.label_) for X in nlp(doc4).ent
我试图从文本句子搜索,这是word base和content type base搜索的方式,但到目前为止,我还没有找到任何解决方案的空间。随着机器能力的提高,被认为需要“智能”的任务往往被从人工智能的定义中删除,这一现象被称为人工智能效应。特斯勒定理中的一段俏皮话说:“人工智能是尚未完成的事情。”现在,我想提取多个单词或字符串匹配的多个句子。例如