我可以在Spacy Matcher中使用if else语句吗？
在Spacy Matcher中，不能直接使用if else语句。Spacy Matcher是一个用于在文本中进行模式匹配的工具，它使用预定义的规则来识别特定的词语或短语。Matcher规则是以字典的形式定义的，其中包含要匹配的模式和对应的动作。
Matcher规则中的动作可以是一个字符串，也可以是一个函数。如果是一个字符串，它将被视为一个标签，用于标记匹配到的文本。如果是一个函数，它将被调用并传递匹配到的文本作为参数，你可以在函数中进行自定义的处理逻辑。
因此，如果你想根据匹配到的文本执行不同的操作，你可以定义多个Matcher规则，并为每个规则指定不同的动作。然后，在处理匹配结果时，你可以根据匹配到的标签或调用的函数来执行相应的操作。
以下是一个示例，展示了如何在Spacy Matcher中使用多个规则和自定义函数来实现类似if else的逻辑：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
def process_match(matcher, doc, i, matches):
match_id, start, end = matches[i]
matched_text = doc[start:end].text
if matched_text == "apple":
# 执行针对"apple"的操作
print("匹配到了苹果")
elif matched_text == "banana":
# 执行针对"banana"的操作
print("匹配到了香蕉")
else:
# 执行其他情况的操作
print("匹配到了其他")
matcher.add("Fruits", [ [{"LOWER": "apple"}], [{"LOWER": "banana"}] ])
matcher.add("Other", [ [{"LOWER": "orange"}] ])
text = "I like apple and banana."
doc = nlp(text)
matches = matcher(doc)
for match_id, start, end in matches:
process_match(matcher, doc, match_id, matches)在上面的示例中，我们定义了两个Matcher规则，一个用于匹配"apple"和"banana"，另一个用于匹配"orange"。在自定义的process_match函数中，我们根据匹配到的文本执行不同的操作。
请注意，Spacy Matcher本身并不支持直接的if else语句，但你可以通过定义多个规则和自定义函数来实现类似的逻辑。
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1回答
我有一个基于nltk.pos_tag的函数，它只从形容词(JJ)和名词(NN)的文本中过滤出搭配。
f1=u'this is my random text'
tokens = word_tokenize(f1)
bigramFinder = nltk.collocations.BigramCollocationFinder.from_words(tokens)
bigram_freq = bigramFinder.ngram_fd.items()
bigramFreqTable = pd.DataFrame(list(bigram_freq), columns=['b
浏览 7提问于2019-12-19得票数 0
我有这样一句话：
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
from spacy.matcher import Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)
doc = nlp(u'Non-revenue-generating purchase order expenditures will be frozen.')
我想要的就是确保' not‘这个词不存在于will和我的文本中。下面是我的代码：
pattern = [{'LOWER':'purc
浏览 0提问于2019-02-01得票数 0
我在尝试使用spacy matcher时遇到错误
~\Anaconda3\lib\site-packages\spacy\matcher\matcher.pyx in spacy.matcher.matcher.Matcher.add()
TypeError: add() takes exactly 2 positional arguments (3 given)
spacy.matcher.matcher.Matcher.add()有什么替代功能吗？
浏览 33提问于2021-02-12得票数 5
我想知道是否有任何有效的方法从给定的句子中提取预期的目标短语或关键短语。到目前为止，我标记了给定的句子并为每个单词获取POS标记。现在我不知道如何从给定的句子中提取目标关键字或关键词。这样做对我来说是不直观的。
这是我输入的句子列表：
sentence_List= {"Obviously one of the most important features of any computer is the human interface.", "Good for everyday computing and web browsing.",
"My probl
浏览 3提问于2018-11-15得票数 1
我正在尝试向我的spaCy管道中添加一个基于匹配规则的函数。但是，将其添加到管道会导致StackOverflow错误。这很可能是一个用户错误。如有任何建议或想法，将不胜感激。
在不将其添加到管道的情况下运行该函数可以正常工作。
代码示例：
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from spacy.tokens import Span
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def extend_matcher_entities(doc):
matcher = Phra
浏览 1提问于2020-11-27得票数 2
回答已采纳
我在我的模式中指定了以下代码和常规表达式。我试图让SpaCy匹配24.51c/kWh，但是返回的匹配文本是24.51c
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
pattern = [{"TEXT": {"REGEX": "[0-9]+[,.]?[0-9]+[Cc/KWHkwh]+"}}]
matcher.add("Usage", N
浏览 9提问于2020-06-18得票数 3
回答已采纳
我正在使用管道的spaCy训练Rasa NLU，但是当我尝试训练它时，我从spaCy得到了这个错误：
KeyError: "[E018] Can't retrieve string for hash '18446744072967274715'. This usually refers to an issue with the `Vocab` or `StringStore`."
我有Python3.7.3，spaCy版本是2.2.3，rasa版本是1.6.1
有人知道如何解决这个问题吗？
浏览 13提问于2020-02-10得票数 0
我有以下案文
text = 'Monday to Friday 12 midnight to 5am 30% . Midnight Friday to 6am Saturday 30% . 9pm Saturday to Midnight Saturday 25% . Midnight Saturday to 6am Sunday 100% . 6am Sunday to 9pm Sunday 50%'
当我使用普通正则表达式时，我获得了以下结果
import re
regex = '\d{1}[a|p]m'
re.findall(regex, text)
#
浏览 0提问于2019-08-30得票数 5
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假设我有以下两句话："Onions are being cut. However, a great big cut to the onions have been observed"，我希望匹配短语“切洋葱”。这只是一个最小的例子。 我的要求是，算法遍历所有句子，并返回一个bool，即句子是否包含该短语。另外，我只希望匹配词汇化的版本，在短语之间有0个或更多的单词是可以的。因此，在上面的示例中，我希望它返回[False, True]。我该怎么做呢？ 我的半个尝试如下(我需要帮助的地方被标记为TODO)： import spacy
from spacy.matcher imp
浏览 40提问于2020-04-17得票数 2
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1回答
我是Spacy的新手，正在尝试从逻辑上分割句子，这样我就可以分别处理每个部分。例如：
"If the country selected is 'US', then the zip code should be numeric"
这需要被分解成：
If the country selected is 'US',
then the zip code should be numeric
另一个带逗号的句子不应该被打破：
The allowed states are NY, NJ and CT
有什么想法或想法如何在spacy中做到这一点吗？
浏览 2提问于2017-12-01得票数 1
1回答
我是斯派西的新手，我读过关于标记基匹配的文档。我已经尝试过使用REGEX的spaCy匹配器，但是我没有任何结果。
但是，当我使用re库进行匹配时，它可以工作。
我是不是在代码中做错了什么。
我在试着匹配“accès”这个词
谢谢你的帮忙
# REGEX
import re
text = u"accès'd est ferme aujpourd'hui"
pattern_re = re.compile("^acc?é?e?è?s?s?'?D" , re.I)
pattern_re.match(text)
# <re.Match ob
浏览 0提问于2019-04-06得票数 1
1回答
我正在学习spaCy，和一起玩。
我有：
一个非常基本的句子(“白色牧羊犬”)
寻找图案的matcher对象(“白色牧羊人”)
显示匹配的打印，以及匹配之前的单词和POS。
我只想检查一下如何处理超出范围的异常，因为在比赛之前没有什么。我没料到它会起作用，但它成功了，并且正在返回“狗”，这是在比赛之后.现在我很困惑。
看起来spaCy使用了一个循环列表(或者我认为是deque )？
这需要一个语言模型来运行，如果您想要再现它，可以使用以下命令行安装它：
python -m spacy download en_core_web_md
这是密码
import spacy
fro
浏览 2提问于2020-08-15得票数 0
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我想从使用spacy的文本中提取所有名词- ADJ对(包括连词和共同引用)？有什么方法或解决办法吗？
浏览 10提问于2022-11-17得票数 -1
我正试着跟上spacy.io的讲课。 然而，我遇到了一个奇怪的问题。 首先，我分享了官方spacy网页上的代码链接。 https://course.spacy.io/en/chapter3 在他们提供的示例代码中， import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from spacy.tokens import Span
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
animals = ["Golden Retriever", "cat", "turtl
浏览 13提问于2021-03-02得票数 1
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9回答
我试图在不破坏句子中的空间结构的情况下替换一个单词。假设我有一个句子text = "Hi this is my dog."。我想用Simba代替狗。在给出的答案之后，我做到了：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
from spacy.tokens import Doc
doc1 = nlp("Hi this is my dog.")
new_words = [token.text if token.text!="dog" else "Simba" fo
浏览 5提问于2020-07-08得票数 3
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2回答
我想使用spacy来处理已经预标记化的文本。将令牌列表解析为spacy不起作用。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
nlp(["This", "is", "a", "sentence"])
这给出了一个TypeError (这很有意义)：TypeError: Argument 'string' has incorrect type (expected str, got list)
我可以使用自定义的标记器替换标记器，但我觉得这会使事情变得
浏览 1提问于2019-11-30得票数 1
大家好
我使用Spacy PhraseMatcher筛选多个标签的文本。
e.g Steve Jobs is the CEO of Apple.
所以我想得到这个输出Steve Jobs (PERSON), CEO (POSITION) and Apple (ENTITY)
我犯了这个错误-以前有人遇到过这个吗？
AttributeError：'spacy.matcher.phrasematcher.PhraseMatcher‘对象属性'add’是只读的。
谢谢..。
浏览 0提问于2019-10-03得票数 1
4回答
我想在spaCy还没有工作模型的新语言(希伯来语)上使用spaCy的Matcher类。 我发现了一个有效的标记器+POS标记器(来自斯坦福NLP)，但我更喜欢spaCy，因为它的匹配器可以帮助我做一些基于规则的NER。 是否可以向基于规则的Matcher提供带POS标记的文本，而不是标准的NLP管道？
浏览 28提问于2019-09-19得票数 1
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2回答
空间匹配器返回规则模式
、、、
我需要帮助，以规则为基础的匹配在空间。我有这样的代码：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
# Add match ID "HelloWorld" with no callback and one pattern
pattern = [{"LOWER": "hello"}, {"IS_PUNCT": True}, {"LO
浏览 4提问于2022-01-26得票数 0
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我想知道令牌和span在spaCy中的区别。
另外，当我们不得不和span一起工作的主要原因是什么？为什么我们不能简单地使用令牌来做任何NLP呢？特别是当我们使用spaCy matcher时
简要背景：在使用spaCy matcher返回“match_id”、“start”和“end”之后，当我想获得span索引(它在字符串文档中的确切索引而不是spaCy文档中的有序索引)时，出现了问题，因此我可以从这些信息中获取span，而不是标记。然后，我需要创建一个training_data，它需要一个句子中精确的单词索引。如果我可以访问令牌，我可以简单地使用token.idx，但span没有！因此，我
浏览 2提问于2019-11-15得票数 8
回答已采纳
我想使用基于规则的匹配，我有一个文本，每个单词都有POS： text1= "it_PRON is_AUX a_DET beautiful_ADJ apple_NOUN"
text2= "it_PRON is_AUX a_DET beautiful_ADJ and_CCONJ big_ADJ apple_NOUN" 因此，我想创建一个基于规则的匹配提取，如果我们有一个ADJ后跟名词( noun )，或者一个ADJ后跟(PUNCT或CCONJ)后跟一个ADJ后跟一个名词(名词) 因此，我希望在输出中包含： text1 = [beautiful_ADJ a
浏览 9提问于2020-12-22得票数 1
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1回答
利用空间检测动态模式并提取变量
、、、、
我如何使用spacy来检测这样的模式：
mygov-24.mygov.ca - last updated: 06/05/21
我想检测到以下模式：
mygov-24.mygov.ca -最后更新: 06/05/21mygov-24.mygov.ca -最后更新: 02/04/21mygov-24.mygov.ca -最后更新: 01/02/21....
正如您可以看到的日期变化，但一切保持不变。如何使用spacy来创建模式匹配器，这可以告诉输入字符串是否具有相同的模式？此外，如果检测到模式，我希望提取日期。斯派西有这个可能吗？
我通过了，，但不知道从哪里开始。
编辑给出了一组以上的动态短语，有
浏览 3提问于2021-05-07得票数 0
2回答
Spacy有两个我想要结合的特性- (POS)和。
我怎样才能把它们巧妙地结合起来呢？
例如，假设输入是一个句子，我想验证它是否符合POS排序条件，例如，动词后面是名词(类似于名词**动词regex)。结果应该是正确的或错误的。这可行吗？或者匹配器是特定的，如示例中所示。
基于规则的匹配可以有POS规则吗？
如果没有--这是我当前的计划--将所有内容集中在一个字符串中并应用regex。
import spacy
nlp = spacy.load('en')
#doc = nlp(u'is there any way you can do it')
te
浏览 4提问于2017-03-16得票数 5
回答已采纳
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
我试图在文本中识别概念。我常常认为，当两个或多个单词相对接近时，一个概念就会出现在文本中。例如，一个概念将是森林、树木、大自然中任何一个离火、燃烧、过热的距离小于4字的词。
我正在学习spacy，到目前为止，我可以像这样使用matcher：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matcher.add("HelloWorld", None, [{"LOWER": &
浏览 1提问于2019-07-01得票数 2
回答已采纳
为什么我会有这个错误，谁能告诉我或者解释我如何用简单的例子来使用它吗？
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_33/3577035061.py in <module>
6 # Matcher class object
7 matcher = Matcher(nlp.v
浏览 21提问于2021-12-12得票数 2
1回答
我在通过SpaCy依赖匹配器传递一个dataframe列时遇到了困难。我试图修改在一个透透的问题中找到的解决方案，即“使用Pandas dataframe进行空间依赖分析”，但没有成功。
import pandas as pd
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.matcher import DependencyMatcher
from spacy.symbols import nsubj, VERB, dobj, NOUN
nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
text = &
浏览 12提问于2022-06-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我试着用spacy模式匹配器来创建名词块。例如，如果我有一句话“冰上曲棍球比赛需要几个小时。”我想退掉“冰球比赛”和“小时”。我现在有这样的情况：
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matcher.add("NounChunks", None, [{"POS": "NOUN"}, {"POS": "NOUN", "OP"
浏览 5提问于2020-07-08得票数 2
回答已采纳
我有以下任务:从文本中提取两个标记的组合。他们中的每一个都属于名单。例如：
colors=['red','gray','black','white','brown']
animals=['fox','bear','hare','squirrel','wolf']
在SpaCy docs 中，很好地描述了如何匹配两个列表中的所有这些单词，或者如何匹配特定两个列表的序列，例如：
pattern = [{"LOWER": &#
浏览 4提问于2020-08-06得票数 2
回答已采纳
我已经开始尝试使用Spacy.io的NLP包，并研究了一些介绍和一些示例代码。
我对spacy.en.English.matcher.add方法很感兴趣--添加我自己的实体的格式是什么？虽然解释了基本格式，但似乎还有其他可用的功能。我添加的实体可以链接到dbpedia/wikipedia条目或其他外部链接吗？
下面是Spacy matcher示例中的代码：
nlp.matcher.add(
"GoogleNow", # Entity ID: Not really used at the moment.
"PRODUCT", # Enti
浏览 2提问于2016-01-05得票数 3
5回答
在包含hashtag(如tweet )的句子中，spacy的标记器将哈希拆分为两个标记：
import spacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp(u'This is a #sentence.')
[t for t in doc]
产出：
[This, is, a, #, sentence, .]
我想按以下方式对哈希标签进行标记，这有可能吗？
[This, is, a, #sentence, .]
浏览 6提问于2017-04-13得票数 6
回答已采纳
2回答
我一直在使用Spacy提供的Doc.noun_chunks属性来提取名词块。如何使用Spacy库(形式为'VERB ? ADV * verb +‘)从输入文本中提取动词短语？
浏览 2提问于2017-12-17得票数 17
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1回答
我使用spacy 2.0，并使用一个引号字符串作为输入。
示例字符串
"The quoted text 'AA XX' should be tokenized"
并期望提取
[The, quoted, text, 'AA XX', should, be, tokenized]
然而，我在实验中得到了一些奇怪的结果。名词块和名词省略了其中一个引语。
import spacy
nlp = spacy.load('en')
s = "The quoted text 'AA XX' should be tokeni
浏览 0提问于2018-06-08得票数 7
回答已采纳
我试图匹配所有的电子邮件，比如在一堆文档中查找文本，并将其添加到名为“EMAIL”的自定义新标签中。下面是测试用例的代码。
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
matcher = Matcher(nlp.vocab)
EMAIL = nlp.vocab.strings['EMAIL']
def add_email_ent(matcher, doc, i, matches):
match_id, start, end = matches[i]
doc.ents += ((EMAIL, start, end),)
浏览 1提问于2017-11-29得票数 1
回答已采纳
1回答
我的工作空间，需要找到一些信息，如电子邮件，电话号码和多个值从文本。下面是我的密码。然而，我在matcher中做错了一些事情，因此我没有得到想要的输出。下面是密码。
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
from spacy.matcher import Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)
my_pattern = [{"LOWER": "email"}, {"LOWER": "phone"}]
matcher.add
浏览 2提问于2022-08-12得票数 1
1回答
空格查找指定单词前的文本
、、、
我正在写句子Hall is a Tony Award winner and Grammy nominee，并希望使用spaCy规则匹配器提取获奖(Tony Award)，但我似乎无法告诉spaCy查找winner之前的单词。这有可能吗？如果是这样的话，怎么去做呢？ nlp = en_core_web_sm.load()
awards_lexical = [
{'TEXT': {'REGEX': '\s*'}, 'OP': '*'},
{'IS_PUNCT&
浏览 1提问于2021-02-03得票数 1
回答已采纳
2回答
我刚刚在Token中spaCy中添加了以下扩展：
from spacy.tokens import Token
has_dep = lambda token,name: name in [child.dep_ for child in token.children]
Token.set_extension('HAS_DEP', method=has_dep)
因此，我想检查一个令牌是否有一个指定的依赖项名作为它的一个子项，因此如下：
doc = nlp(u'We are walking around.')
walking = doc[2]
walking._.H
浏览 2提问于2020-07-26得票数 2
spaCy PhraseMatcher (使用引理属性)只对我的一些句子起作用，但它的失败似乎完全是随机的。下面我有一个最小的工作示例，试图提取术语“彩色”： import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
nlp.add_pipe("lemmatizer")
from spacy.matcher import PhraseMatcher
matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab, attr="LEMMA")
matcher.add('colorful'
浏览 15提问于2021-09-30得票数 1
回答已采纳
2回答
有没有办法对模式匹配器使用或应用" or“逻辑？像这样的事情可以用正则表达式来完成？如果可能的话，我不想为每个事件创建单独的解析器(例如汽车、轮船、公交车)。我还在想，如果我能做到这一点，我就可以使用脚本来生成我的规则。任何帮助都将不胜感激。 我可以做类似下面的事情，但没有正则表达式吗？显然，在这种情况下，bus可能会获得其他东西。 import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matche
浏览 23提问于2020-12-18得票数 3
回答已采纳
2回答
我正在尝试创建一个自定义的NER模型，用于识别与网络安全相关的实体(其中27个实体)。我决定使用一个空白模型，因为我认为我有一个足够大(不太确定)的训练数据集(从Wikipedia中提取的~11k个句子)。
为了创建spaCy所需的培训数据，我使用了PhraseMatcher实用程序。这个想法是为了匹配与我想要识别的实体有关的某些预定义的单词/短语，如下所示：
import spacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
nlp = spacy.load("en")
import pandas as pd
from tqdm imp
浏览 2提问于2020-06-08得票数 4
我一直在尝试使用动词、时态和语气为spacy matcher创建一个特定的模式。
我发现了如何使用model.vocab.morphology.tag_maptoken.tag_访问使用spacy解析的单词的形态特征，当动词处于虚拟模式(我感兴趣的模式)时，它会打印出类似这样的内容：
{'Mood_sub'：True，'Number_sing'：True，'Person_three'：True，‘three_pres’：True，'VerbForm_fin'：True，74: 100}
然而，我希望有一个这样的模式来重新标记化特定
浏览 3提问于2020-09-02得票数 3
1回答
如何从函数生成函数
、、、
嗨，我用下面的表格写了很多功能：
def is_match_a(doc):
pattern = # spaCy patterns
matcher = Matcher(nlp.vocab)
matcher.add("match_a", [pattern])
matches = matcher(doc)
if matches:
return True
我想编写一个函数，从给定的模式和名称生成这些函数。我的想法是：
def generate_matcher(pattern, name):
func = some code
浏览 4提问于2021-09-30得票数 1
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我如何编写regex，以便在单词之间捕捉到："hello“(不同数量的bla可以出现在任何地方)--我需要手动编写IS_ALPHA吗？我不知道有多少不重要的术语.
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
from spacy.attrs import POS, LOWER, IS_PUNCT, IS_ALPHA
nlp = spacy.load('en')
matcher = Matcher(nlp.vocab)
text=u"hello bla bla bla world"
matcher.ad
浏览 4提问于2017-03-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我希望使用python库spacy来匹配文本中的标记(添加标签作为语义引用)。然后，我想使用匹配来提取令牌之间的关系。我的第一个目的是利用spacy的matcher.add和matcher.add_pattern。matcher.add运行良好，我可以找到令牌，我的代码到现在为止：
import spacy
nlp = spacy.load('en')
def merge_phrases(matcher, doc, i, matches):
if i != len(matches)-1:
return None
spans = [(ent_
浏览 4提问于2017-04-13得票数 2
回答已采纳
1回答
在一个庞大的文本语料库中，我感兴趣的是抽取句子中的每个句子，每个句子中有一个特定的列表(动词-名词)或(形容词-名词)。我有很长的单子，但这是一个样品。在我的MWE中，我试图用“写/写”和“书/s”来提取句子。我有大约30个这样的词。
以下是我尝试过的，但它并没有抓住大多数句子：
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
from spacy.matcher import Matcher
matcher = Matcher(nlp.vocab)
doc = nlp(u'Graham Greene is his fa
浏览 2提问于2021-05-29得票数 1
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1回答
我需要训练Spacy NER能够识别命名实体识别的2个新类，我所有的文件都是应该在新类中的项目列表。
例如:滚石，灵感，北极猴子-艺术家们，你知道怎么做吗？
浏览 1提问于2016-11-07得票数 2
2回答
我尝试在python3中使用spacy从文本中提取语言特征。
Sent_id Text
1 I am exploring text analytics using spacy
2 amazing spacy is going to help me
我正在寻找这样的输出，通过提取具有我提供的特定词性模式的三元语法/二元语法短语的单词。如名词、动词名词、形容词等，同时也保留了数据框架结构。如果一个句子有多个短语，则必须使用新短语复制记录。
Sent_id Text Feature Pattern
1 I am exploring text analytics using spac
浏览 45提问于2019-03-28得票数 6
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我试着提取一些关键词，但我不知道句子结构是什么。
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
matcher = Matcher(nlp.vocab, validate=True)
patterns = [{"LOWER": "cat"}, {"OP": "?"}, {"OP": "?"}, {"OP": "?"}, {"
浏览 4提问于2021-03-02得票数 0
回答已采纳
例如，我正在尝试匹配两个关键字，其中最多包含五个通配符。我可以用不同数量的通配符添加五个模式，但这不是一个好的解决方案。有没有像{"OP": "+5"}或其他解决方案这样的选择？
示例：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("This is a really nice, green apple. One apple a day ...!")
matcher = Matcher(nlp
浏览 0提问于2019-11-22得票数 1
2回答
我一直在使用pytextrank (https://github.com/DerwenAI/pytextrank/)与spacy和English模型进行关键词提取-它工作得很好！ 现在我需要处理非英文文本，我找到了udpipe (https://github.com/TakeLab/spacy-udpipe)，但它不能开箱即用……之后 nlp = spacy_udpipe.load("sk")
tr = pytextrank.TextRank()
nlp.add_pipe(tr.PipelineComponent, name="textrank", last=
浏览 37提问于2020-01-20得票数 1
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