自然语言处理(NLP)-spacy简介以及安装指南(语言库zh_core_web_sm)
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- spacy 简介
spacy 是 Python 自然语言处理软件包,可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化等。
1.安装 spacy
使用 “pip install spacy" 报错, 或者安装完 spacy,无法正常调用,可以通过以下链接将 whl 文件下载到本地,然后 cd 到文件路径下,通过 pip 安装。
pip install spacy- 1
下载链接:
Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)
选择对应的版本:
2. 语言库安装
2.1 zh_core_web_sm
2.1:英文 = python -m spacy download en_core_web_sm 2.2:中文 = python -m spacy download zh_core_web_sm- 1
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通过下方链接下载 whl 文件到本地:
zh_core_web_sm · Releases · explosion/spacy-models (github.com)
选择对应的版本:
下载好对应版本的 zh_core_web_sm.whl 文件,cd 文件保存目录,然后通过 pip 安装。
pip install spacy python -m spacy download zh_core_web_sm- 1
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安装成功提示:
2.2 安装 en_core_web_sm
通过下方链接下载 whl 文件到本地:
en_core_web_sm · Releases · explosion/spacy-models (github.com)
选择对应的版本:
下载好对应版本的 zh_core_web_sm.whl 文件,cd 文件保存目录,然后通过 pip 安装。
3.效果测试
3.1 英文测试
# 导入英文类 from spacy.lang.en import English # 实例化一个nlp类对象,包含管道pipeline nlp = English() # print(nlp) doc = nlp("December is excited!") # 迭代tokens for token in doc: print(token.text) token = doc[1] print(token.text)- 1
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输出结果:
December is excited ! is- 1
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3.2 中文测试
# 处理文本 nlp = spacy.load('zh_core_web_sm') doc = nlp("英伟达准备用20亿美金买下这家法国的创业公司。") # 遍历识别出的实体 for ent in doc.ents: # 打印实体文本及其标注 print(ent.text, ent.label_)- 1
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输出结果:
英伟达 ORG 20亿美金 MONEY 法国 NORP- 1
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