我想做的是 我想提取的词,这是在spaCy上,自然语言操作系统的具体标签。specific labels on spaCy 在下面的例子中,我希望打印单词English,因为选择了标签LANGUAGE。 English 问题 没有用于提取每个单词上的标签的示例代码。spacynlp = spacy.load("en_core_web_sm")
words =
我正在使用一个空间可视化工具来显示每个跨度的标签。为了更好的可视化和比较,我正在尝试将NER标签放在文本的顶部或底部。目前,我可以用以下方式来想象它们:doc = nlp("This is from Texas Written by Ryan on sunday")
displacy.render(doc,style="ent",jupyter
我如何才能从“在短信中批评特朗普的联邦调查局特工彼得·斯特佐克被解雇-- the SpaCy Times SectionsSEARCHSkip to contentSkip to site”这样的文本中找到使用SpaCy的正确NER。import spacyfrom collections import Counternlp = en_core_web_sm.load- The New
我想使用稍微修改过的版本--它们检测到诸如no、not等单词,然后再将"neg"-suffix添加到出现在否定句和子句级标点符号之间的每个单词中。我希望创建类似于来自spaCy的依赖解析的东西。import spacydoc = nlp(u'$AAPL is óóóóópen to ‘Talkthe treatment #samsung