使用带有特殊字符的Spacy标记器时出现问题
，可能是由于特殊字符在标记器的处理过程中引起了错误。Spacy是一个流行的自然语言处理库，用于进行文本处理和标记化。它提供了一套强大的工具和模型，可以帮助我们进行文本分析和信息提取。
当使用带有特殊字符的文本时，Spacy的标记器可能会遇到一些问题。特殊字符可能包括标点符号、特殊符号、HTML实体等。这些字符可能会干扰标记器的正常工作，导致错误的标记化结果或抛出异常。
为了解决这个问题，我们可以采取以下几种方法：
- 预处理文本：在使用Spacy之前，我们可以对文本进行预处理，将特殊字符替换或删除。可以使用正则表达式或字符串操作来实现。例如，可以使用
re.sub()函数将特殊字符替换为空格或其他合适的字符。 - 自定义标记规则：Spacy允许我们自定义标记规则，以适应特殊字符的处理。我们可以定义自己的标记规则，将特殊字符作为一个标记或将其与相邻的单词一起标记。可以使用Spacy的
Tokenizer类来实现自定义标记规则。 - 使用不同的标记器：如果特殊字符的处理仍然存在问题，我们可以尝试使用其他的标记器。Spacy提供了不同的标记器，如
Tokenizer、RegexTokenizer和TokenizerBatch，可以根据具体情况选择合适的标记器。
总结起来，当使用带有特殊字符的Spacy标记器时出现问题时，我们可以通过预处理文本、自定义标记规则或使用其他标记器来解决问题。这样可以确保我们能够正确地处理包含特殊字符的文本数据。
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下面是作为对的回答提供的代码；
import spacy
from spacy.tokenizer import Tokenizer
from spacy.util import compile_prefix_regex, compile_infix_regex, compile_suffix_regex
import re
nlp = spacy.load('en')
infixes = nlp.Defaults.prefixes + (r"[./]", r"[-]~", r"(.'.)")
infix_re =
浏览 0提问于2019-03-19得票数 3
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1回答
我想保留SpaCy通常使用的标记器，但添加了一个条件。
SpaCy通常分隔点(".")从单词中提取并将其作为令牌。我想保留它，除非我有缩写："et al."，在这种情况下，我想作为标记返回：'et‘，'al.'，而不考虑将点作为另一个标记，只是在这种情况下。
我一直在查看这些信息，在我看来，解决方案可能与下面的脚本有关，但是，我不知道我可以将此条件放在哪里。
import spacy
from spacy.lang.char_classes import ALPHA_LOWER, ALPHA_UPPER, PUNCT
from spacy
浏览 25提问于2021-09-29得票数 0
1回答
NLP词性标注
、、、、
我正在使用NLP进行一个聊天机器人项目。我正在使用spacy，我想在句子中得到标记的位置。目前，我正在使用以下代码
en = spacy.load("en_core_web_md")
pos_sent = "lib/lzma.py this module provides classes and convenience functions for compressing and decompressing data using the lzma compression algorithm."
pos_sent = en(pos_sent)
for token i
浏览 5提问于2022-03-22得票数 0
1回答
使用spacy，我试图将三个不同的令牌合并到一个令牌中。
例如，下面的代码将两个不同的标记"bell“"peper”转换成一个标记“贝尔胡椒”(我认为我的代码不是正确的方法)。
text='extra-virgin olive oil bell pepper Parmesan Cheese onion red bell pepper carrots cloves, beans fennel bulb parsnips vegetable broth broccoli florets macaroni Parmesan cheese'
import spacy
浏览 6提问于2021-03-04得票数 1
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1回答
目前，我正试图使用spacy来训练文本分类器，我遇到了以下问题:使用spacy.blank('en')创建空白模型与使用经过预先训练的模型spacy.load('en_core_web_sm')有什么区别。为了了解我编写的代码的不同之处：
text = "hello everyone, it's a wonderful day today"
nlp1 = spacy.load('en_core_web_sm')
for token in nlp1(text):
print(token.text, token.le
浏览 2提问于2020-03-27得票数 3
回答已采纳
我使用Python和spaCy作为我的NLP库。我是NLP工作的新手，我希望能得到一些指导，以便从文本中提取表格信息。我的目标是找出哪些类型的费用被冻结或未冻结。任何指导都将不胜感激。
TYPE_OF_EXPENSE FROZEN? NOT_FROZEN?
purchase order frozen null
capital frozen null
consulting frozen null
business meetings frozen
浏览 3提问于2019-01-30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
1回答
试图在希伯来语中使用spacy语句标记。
import spacy
nlp = spacy.load('he')
doc = nlp(text)
sents = list(doc.sents)
我得到：
Warning: no model found for 'he'
Only loading the 'he' tokenizer.
Traceback (most recent call last):
...
sents = list(doc.sents)
File "spacy/token
浏览 1提问于2018-02-01得票数 3
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2回答
是否有人按时间顺序列出了由
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp(text)
我可以看到nlp.pipe_names的主要组件
['tagger', 'parser', 'ner']
和一个按字母顺序排列的nlp.factories工厂操作列表
{'merge_entities': <function spacy.language.Language.<lambda>>,
'merge_noun_chunk
浏览 1提问于2018-09-28得票数 2
回答已采纳
对不起，我不知道如何纠正这个错误。
'spacy.tokenizer.Tokenizer‘对象没有属性'tokens_from_list'
代码错误在下面。
import spacy
import re
regexp = re.compile('(?u)\\b\\w\\w+\\b')
en_nlp = spacy.load("en_core_web_sm", disable=['parser', 'ner'])
old_tokenizer = en_nlp.tokenizer
en_nlp.tokeni
浏览 11提问于2022-02-25得票数 0
SpaCy版本: 2.0.11
Python版本: 3.6.5
操作系统: Ubuntu 16.04
我的句子样本：
Marketing-Representative- won't die in car accident.
或
Out-of-box implementation
预期令牌：
["Marketing-Representative", "-", "wo", "n't", "die", "in", "car", "accident",
浏览 0提问于2018-09-12得票数 2
回答已采纳
我正在尝试确保spacy将点作为一个单独的标记，除非它在两个数字之间。我注意到nlp.Defaults.infixes广泛使用lookaround运算符，因此我遵循了以下示例： infixes = nlp.Defaults.infixes + (r'''[;,:]''',
r'(?<=[a-zA-Z_])[\.^]', r'[\.^](?=[a-zA-Z_])',
)
浏览 29提问于2020-10-13得票数 1
1回答
不知何故，我很难理解SpaCy匹配中的否定。我试过这个代码：
import spacy
from spacy.matcher import Matcher
import json
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
#from spacy.tokenizer import Tokenizer
matcher = Matcher(nlp.vocab)
Sentence = "The cat is black"
negative_sentence = "The cat is not black"
浏览 14提问于2022-02-12得票数 2
这是我第一次使用spacy，我正在尝试学习如何在一个预先训练的模型(en_core_web_md)上编辑标记器，这样当tweet被标记时，整个hashtag就变成一个令牌(例如，我想要一个令牌'#hashtagText'，默认值是两个令牌，'#‘和'hashtagText')。
我知道我不是第一个面对这个问题的人。我尝试过在其他地方在线实现这个建议，但是在使用了它们的方法之后，输出保持不变(#hashtagText是两个标记)。这些文章展示了我尝试过的方法。
如下面的代码所示，我的故障排除步骤如下：
保存默认模式匹配regex (default_t
浏览 3提问于2021-03-21得票数 0
1回答
我正在为“en_core_web_sm”spaCy nlp型号的令牌添加规则，以便正确地将以下字符串标记化:将“s = "This string M=20kg/H=200mm"”放入标记“This”、“string”、“M=”、“20”、“kg”、“/”、“H=”、“200”、“mm”，但将'/‘作为前缀，而'kg’则作为前缀之前的后缀。我怎样才能制定正确的代币规则？
这是我的密码：
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
s = "This string M=20kg/H=200m
浏览 3提问于2022-11-01得票数 1
2回答
我有使用Spacy的Tokenised法语文本，但不能使用TFidfvectoriser矢量化
我尝试了这个代码，但它给出了错误
vectorizer.fit_transform(data.spacyd)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
from spacy.tokenizer import Tokenizer
vectorizer=CountVectorizer()
“spacy.tokens.doc.Doc”对象没有属性“lower”
浏览 17提问于2019-07-28得票数 1
我定制了一个带有附加规则和前缀的spaCy Tokenizer，将w/和f/分别视为with和for。前缀正确地将它们分开，但是引理和规范的自定义规则在这种情况下没有应用。
以下是代码的摘录。
def create_tokenizer(nlp):
rules = dict(nlp.Defaults.tokenizer_exceptions)
rules.update({
'w/': [{ORTH: 'w/', LEMMA: 'with', NORM: 'with'}],
'W
浏览 7提问于2020-05-13得票数 1
回答已采纳
3回答
与nltk相比，我之所以选择spacy来处理各种文本，是因为它的引理性能。但是当我处理数以百万计的短文本时，它总是消耗掉我所有的内存(32G)并崩溃。没有它，只要几分钟和不到10克米被消耗。
这种方法的使用有什么问题吗？是否有更好的解决方案来提高性能？谢谢!
def tokenizer(text):
try:
tokens = [ word for sent in sent_tokenize(text) for word in word_tokenize(sent)]
tokens = list(filter(lambda t: t.lower() no
浏览 3提问于2018-01-11得票数 8
回答已采纳
我想知道是否有一种方法可以以字符串的形式使用tokenizer(s).to_array("LOWERCASE")，而不是使用uint8格式。
from spacy.lang.en import English
from spacy.tokenizer import Tokenizer
s = "Lets pray for the people that can be the victim of the possible eruption of Taal Volcano keep safe everyone."
# Create nlp obj
nlp =
浏览 2提问于2021-06-02得票数 3
回答已采纳
2回答
我被一项特殊的信息提取任务困住了。我有几百，长(5-35页) pdf，文档和docx项目文档，我试图从中提取特定的信息，并将它们存储在一个结构化的数据库中。
最终目标是提取和存储信息，以便我们能够查询这些文件和任何新传入的文档以获得快速可靠的信息。例如，我想从知识库中查询一个实体的组合，然后从文档中返回n个最相关的段落/句子。因为像“世界银行”这样的实体是为某些文档提取数十次的，所以我需要一种在上下文中查询实体的方法。否则，我只会得到一个包含特定实体名称的数据库，而无法将它们映射回。
NER通常看起来是一个很好的解决方案，然而，文档都有非常独特的结构，这些结构也随着文档的变化而变化。例如，许多
浏览 0提问于2019-10-15得票数 1
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