SpaCy，强大的自然语言处理工具！

SpaCy，强大的自然语言处理工具！

做数据分析的朋友们可能听说过jieba分词，不过要是想玩点高级的自然语言处理，SpaCy绝对是你的好帮手。

这个工具不光能分词，还能搞定命名实体识别、词性标注、句法分析等一大堆高大上的NLP任务。

1.

安装和基本使用

先把环境整起来，用pip装上SpaCy：

pipinstallspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm#下载英语模型

来看个最基础的例子：

importspacy

nlp=spacy.load('en_core_web_sm')text=“Google创始人LarryPage在斯坦福大学读博士时认识了SergeyBrin”doc=nlp(text)

分词

fortokenindoc：print(token.text)

温馨提示：第一次用SpaCy时记得下载语言模型，不然会报错哦～模型有大有小，刚开始学习用小的就够啦。

2.

实体识别有多强

SpaCy最牛的地方就是能认出文本里的人名、地名、组织机构等实体，看代码：

text=“苹果公司的CEO库克参加了在纽约举办的发布会”doc=nlp(text)

forentindoc.ents：print(f“{ent.text}：{ent.label_}”)#输出实体及其类型

我之前用这个功能分析新闻数据，轻轻松松就把里面提到的公司和人名都抽出来了，贼好用！

3.

词性标注和依存分析

SpaCy还能判断句子里每个词是名词还是动词，以及词之间的关系：

text=“我家的小猫特别喜欢吃鱼”doc=nlp(text)

fortokenindoc：print(f“{token.text}->{token.pos_}”)#输出词性

句子结构分析也是小菜一碟：

温馨提示：中文处理记得装中文模型zh_core_web_sm，效果会更好。

4.

自定义管道组件

SpaCy玩得溜的话还能自己加新功能：

@Language.component(“my_component”)defmy_component(doc)：

自定义处理逻辑

returndoc

nlp.add_pipe(“my_component”)

写代码的时候碰到过好多坑，比如忘记注册组件导致各种报错，害我调试了好久。

5.

加速处理大文本

处理大量文本时可以用多进程提速：

texts=[“文本1”，“文本2”，“文本3”]docs=nlp.pipe(texts，n_process=4)#开4个进程并行处理

这招我经常用，处理上百万条文本时快得飞起。不过得注意内存占用，别把电脑整崩溃了。

玩SpaCy的时候遇到不懂的就去看官方文档，里面讲得特别详细。

刚开始可能会觉得有点难上手，但是坚持一下，慢慢就会发现它真的是个超级好用的工具。

等你掌握了这些基础操作，再慢慢研究更高级的用法，分分钟就能搞定各种NLP任务。