名词和专有名词就是我们的实体。但是，当一个实体跨越多个单词时，仅使用POS标记是不够的。我们需要解析句子的依赖树。...我们使用spaCy库来解析依赖： import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') doc = nlp("The 22-year-old recently...import displacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') from spacy.matcher import Matcher from spacy.tokens...但是指代消解是比较高级的技术，现在，让我们让它保持原样，继续到关系提取部分。 4、关系抽取Relation / Predicate Extraction 我们的假设是，谓语实际上是句子中的主要动词。...在这里，我使用了spaCy的基于规则的匹配 def get_relation(sent): doc = nlp(sent) # Matcher class object matcher
我将使用流行的spaCy库执行此任务： import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') doc = nlp("The 22-year-old recently...nlp = spacy.load('en_core_web_sm') from spacy.matcher import Matcher from spacy.tokens import Span...我们希望使用专有名词或名词。也许我们可以进一步改进get_entities()函数以过滤代词。目前，让我们保持现状，继续进行关系提取部分。 关系/谓词提取 这将是本文的一个非常有趣的方面。...在这里，我使用过spaCy基于规则的匹配： def get_relation(sent): doc = nlp(sent) # Matcher类对象 matcher = Matcher(...识别出根后，该模式将检查是否紧跟着介词(“prep”)或代理词。如果是，则将其添加到ROOT词中。
在机器学习中，做任何一件复杂的事情通常意味着需要构建一个工作流。这个想法就是将你的问题分解成很小的部分，然后使用机器学习来分别解决每一个部分。...我们的目标就是构建一棵依存树，为句子中每个单词分配一个母词（parent word）。这棵树的根就是句子中的主动词（main verb）。这个句子的解析树的开头看上去如下图所示： ?...在我们的NER标记模型中运行每个标记之后，这条句子看起来如下图所示： ? 但是，NER系统并非只是简单地进行字典查找。相反，它们使用单词如何出现在句子中的上下文和统计模型来猜测单词所代表的名词类型。...例如，某些像spaCy这样的库使用依存句法分析的结果在工作流中进行句子切割。...我们可以使用这个算法进行搜索解析树，查找主语是“London”且动词为“be”的简单语句。这有助于我们找到有关“London”的事实。
使用 spacy 库进行 NLP spacy：https://spacy.io/usage spacy 需要指定语言种类，使用spacy.load()加载语言 管理员身份打开 cmd 输入python...在上面的句子中，重要的词是tea, healthy, calming。删除 停用词 可能有助于预测模型关注相关词。...因此，您应该将此预处理视为超参数优化过程的一部分。 4. 模式匹配 另一个常见的NLP任务：在文本块或整个文档中匹配单词或短语。...可以使用正则表达式进行模式匹配，但spaCy的匹配功能往往更易于使用。 要匹配单个tokens令牌，需要创建Matcher匹配器。...当你想匹配一个词语列表时，使用PhraseMatcher会更容易、更有效。 例如，如果要查找不同智能手机型号在某些文本中的显示位置，可以为感兴趣的型号名称创建 patterns。
依存关系也是一种分词属性，spaCy 有专门访问不同分词属性的强大 API（https://spacy.io/api/token）。下面我们会打印出每个分词的文本、它的依存关系及其父（头）分词文本。...使用 IOB（https://spacy.io/usage/linguistic-features#section-named-entities）把单个分词标记为实体的一部分，如实体的开始、内部或者外部...在下面的代码中，我们在文档水平使用 doc.ents 打印出了所有的命名实体。然后，我们会输出每个分词，它们的 IOB 标注，以及它的实体类型（如果它是实体的一部分的话）。...我们还会在《圣经》每本书的开头画垂直线。姓名将按首次出现的顺序排序。 这可以让我们知道圣经中每个角色最活跃的时候。 我们将添加一些分隔符来分隔《圣经》的不同部分。...可视化分析 在《圣经》开头的《创世纪》中，上帝（God）被密集地提到。 在《新约》中，主（Lord）不再作为一个实体使用。 我们第一次看到保罗是在《使徒行传》中被提及。
词形还原通常是通过基于词性的词条形式的查找表来完成的，并且可能通过一些自定义规则来处理一些你从未见过的单词。 下面是词形还原加上动词的词根形式后，我们的句子变成如下： ?...我们的目标是构建一棵树，它给句子中的每个单词分配一个单一的父词。树的根结点是句子中的主要动词。下面是我们的句子的解析树一开始的样子： ? 但我们可以更进一步。...利用这些信息，我们可以使用 NLP 自动提取到文档中提到的真实世界地名的列表。 命名实体识别（NER）的目标是用它们所代表的真实世界的概念来检测和标记这些名词。...以下是我们在使用 NER 标签模型运行每个标签之后的句子： ? 但是 NER 系统不仅仅是简单的字典查找。...例如，像 spaCy 这样的一些库是在使用依赖性解析的结果后才在流水线中进行句子分割。 那么，我们应该如何对这个流水线进行编码呢？感谢像 spaCy 这样神奇的 Python 库，它已经完成了！
创建批是一个详尽的过程，幸运的是我们可以利用TorchText的迭代器库。 这里我们使用BucketIterator来有效填充源句和目标句。...这些句子被标记成一个单词列表，并根据词汇索引。“pad”标记的索引值为1。 每一列对应一个句子，用数字索引，在单个目标批处理中有32个这样的句子，行数对应于句子的最大长度。...我们输入的德语单词序列为“ ich Liebe Tief Lernen”。 另外，我们在输入句子的开头和结尾处附加序列“ SOS”的开头和句子“ EOS”标记的结尾。...从编码器获得上下文向量后，我们将它们和目标发送给解码器进行翻译。 但是在模型推断期间，目标是根据训练数据的一般性从解码器生成的。...我们可以在训练时将实际的目标词发送到解码器部分（以绿色显示）。 我们还可以发送预测的目标词，作为解码器的输入（以红色显示）。
spaCy提供了一系列API，可以帮助我们得到词条的各种属性。下面我们将打印出各个词条的文本，词条间的依存关系及其父词条（头词条）的文本。 ? ?...每一个词条会被标记为实体的一部分，具体实施是按照 IOB 规则 来标记，分为实体的开始，实体的内部以及实体的外部。 在下面的代码中，我们使用docs.ents函数打印出所有文档级的命名实体。...接着，我们打印出每一个词条，它的 IOB 标注及所属的实体类型（如果该词条是某个实体一部分的话）。 我们使用的例句是：「Jill laughed at John Johnson」。 ? ?...首先，我们从 github 仓库中加载 json 格式的圣经。然后，对于抽取出的每段经文文本，利用spaCy对其进行依存分析和词性标注，并将分析后的结果储存起来。 ? ?...可视化分析 在圣经的开始部分，即创世纪中，上帝被反复提及。 在新约的各卷中，LORD 这个词不再被当做实体使用。 我们可以看到保罗在使徒行传的中间部分被第一次提及。
，比如一个可能会被过滤的常用词 接下来让我们使用displaCy库来可视化这个句子的解析树: from spacy import displacy displacy.render(doc, style...当spaCy创建一个文档时，它使用了非破坏性标记原则，这意味着tokens、句子等只是长数组中的索引。换句话说，他们没有将文本切分成小段。...现在让我们使用spaCy执行自动查找: token = nlp("withdraw")[0] token._.wordnet.synsets() [Synset('withdraw.v.01'), Synset...在过去的两年里，随着深度学习技术的兴起，自然语言的用例发生了巨大的变化。大约在2014年，使用Python的自然语言教程可能还在教单词统计、关键字搜索或情感检测，而且目标用例相对显得平淡无奇。...广阔的宇宙（https://spacy.io/universe）很不错，可以查找特定用例的深度，并查看这个领域是如何发展的。
这一步的目标是把句子再分割成单独的单词或标点符号，分割完成后，整个句子变成了这样： “London”, “is”, “ the”, “capital”, “and”, “most”, “populous...但是注意一点，这个模型完全是基于统计数据的——它实际上无法像人类那样理解单词含义，而是只能根据“看”到过的类似句子进行猜测。 处理完整句后，我们会得到这样的结果： ?...命名实体识别（NER）的目标是检测这些表示现实世界食物的词，并对它们进行标记。下图把各个词例输入NER模型后，示例句子的变化情况： ?...但我们还有一个棘手的问题，就是英语中包含大量代词，比如“he”“she”“it”，这些词频繁出现在句子里，是我们为了避免重复提及某个名称而使用的简称。...通过spaCy文档和textacy文档，你将看到大量使用解析文本的示例。
我们希望让人们开发spaCy的扩展，并确保这些扩展可以同时使用。如果每个扩展都需要spaCy返回一个不同Doc子集，那就没办法实现它了。...又或者也许你的应用程序需要使用spaCy的命名实体识别器查找公众人物的姓名，并检查维基百科上是否存在有关它们的页面。...下面示例展示了使用“REST Countries API”获取所有国家的管道组件，在文档中查找国家名称，合并匹配的span，分配实体标签GPE（geopolitical entity），并添加国家的首都...该示例还使用了spaCy的PhraseMatcher，这是v2.0中引入的另一个很酷的功能。...我们希望能够提供更多内置的管道组件给spaCy，更好的句子边界检测，语义角色标签和情绪分析。
想一句任何你能想到的一个英语句子，然后在你接下去读这部分的时候，把它记在心里。这将帮助你更容易地理解标识化的重要性。...它通过指定的分隔符分割给定的字符串后返回字符串列表。默认情况下，split()是以一个或多个空格作为分隔符。我们可以把分隔符换成任何东西。让我们来看看。...2.使用正则表达式(RegEx)进行标识化 让我们理解正则表达式是什么，它基本上是一个特殊的字符序列，使用该序列作为模式帮助你匹配或查找其他字符串或字符串集。...在句子分割中，Gensim在遇到\n时会分割文本，而其他库则是忽略它。 总结 标识化是整个处理NLP任务中的一个关键步骤。如果不先处理文本，我们就不能简单地进入模型构建部分。...在本文中，对于给定的英文文本，我们使用了六种不同的标识化方法(单词和句子)。当然，还有其他的方法，但是这些方法已经足够让你开始进行标识化了。
这条推文是否包含此人的位置？ 本文介绍如何使用NLTK和SpaCy构建命名实体识别器，以在原始文本中识别事物的名称，例如人员、组织或位置。...我们得到一个元组列表，其中包含句子中的单个单词及其相关的词性。 现在，我们实现名词短语分块，以使用正则表达式来识别命名实体，正则表达式指示句子的分块规则。... * }' 块 使用这种模式，我们创建一个块解析程序并在我们的句子上测试它。...() 我们使用同样的句子。...使用spaCy的内置displaCy可视化工具，以下是上述句子及其依赖关系： displacy.render（nlp（str（sentences [20]）），style='dep'，jupyter=
从维基百科中提取信息 有几种工具可用于处理来自Wikipedia的信息。对于涉及文本数据自动处理的问题，我们使用了一个名为SpikeX的spaCy项目。...另一个著名的方法是TextRank，它是一种使用网络分析来检测单个文档中主题的方法。最近，在NLP中的高级研究还引入了能够在句子级别提取主题的方法。...我们将主题视为Wikipedia的类别。这样，我们就可以首次对主题进行简单的检测。与语义超图，文本等级或LDA不同，此方法无需直接引用术语即可查找句子主题的标签。...提取的主题标签是指与SpikeX匹配的Wikipedia页面的类别。如果我们使用这种方法汇总每个句子的主题，那么整个文档将有更好的表示形式。 ?...现在，我们使用整个专利文本（可在Google Patent中找到）来查找分类分布。 ? 如我们所见，我们可以自动检测整个文档的主题（或类别）（在这种情况下为专利）。
当你在文本中搜索数据时，可以使用这个搜索模式描述你要查找的内容。 正则表达式可以是单个字符，也可以是更复杂的模式。...该包包括以下类： Pattern类 - 定义要在搜索中使用的模式 Matcher类 - 用于搜索模式 PatternSyntaxException类 - 指示正则表达式模式中的语法错误 示例 查找句子中是否存在单词...使用matcher()方法在字符串中搜索模式。它返回一个包含有关所执行搜索的信息的Matcher对象。 find()方法在字符串中找到模式时返回true，未找到时返回false。...： 元字符 描述 | 查找由|分隔的任何模式中的任何一个匹配项，例如：cat|dog|fish ....查找任何字符的一个实例 ^ 在字符串的开头找到匹配项，例如：^Hello $ 在字符串的末尾找到匹配项，例如：World$ \d 查找数字 \s 查找空白字符 \b 在单词的开头找到匹配项，如\bWORD
从句子中提取维基百科信息 有几种工具可用于处理来自维基百科的信息。对于文本数据的自动处理，我们使用了一个名为SpikeX的spaCy开放项目。...我们现在看到如何使用Wikipedia在句子和文档级别执行主题模型。 让我们考虑专利US20130097769A1的以下文本。...我们把话题作为维基百科的分类。这样我们就有了第一个简单的话题检测。 这种方法不同于语义超图、文本秩或LDA，它在不直接引用术语的情况下查找句子主题的标签。...提取的主题的标签是指与SpikeX匹配的Wikipedia页面的类别。如果我们使用这种方法聚合每个句子的主题，我们就可以更好地表示整个文档。 在句子中划分类别的频率可以更广泛地了解文本的主题分布。”...我们现在使用整个专利文本（可在Google专利中获得）来查找分类分布。 如我们所见，我们可以自动检测整个文档的主题（或类别）（在本例中是专利）。看看前5个类别，我们可以推断出这项专利是关于什么的。
在下面的文章中，将了解如何以快速简便的方式开始使用spaCy。它对NLP领域的初学者爱好者特别有用，并提供逐步说明和明亮的例子。...spaCy是一个NLP框架，由Explosion AI于2015年2月发布。它被认为是世界上最快的。易于使用并具有使用神经网络的能力是其他优点。...将这个文本分成句子，并在每个句子的末尾写下每个句子的字符长度： sentences = list(doc3.sents)for i in range(len(sentences)): print(sentences...关于打印出的属性的简要说明： text: token itselfidx: starting byte of the tokenlemma_: root of the wordis_punct: is...这是spaCy词典中“man”的单词vector： [-1.7310e-01, 2.0663e-01, 1.6543e-02, ....., -7.3803e-02] spaCy的单词向量的长度是300
在我上一篇文章的基础上，我们使用spaCy3对NER的BERT模型进行了微调，现在我们将使用spaCy的Thinc库向管道添加关系提取。 我们按照spaCy文档中概述的步骤训练关系提取模型。...在本教程中，我们将提取作为经验的两个实体{经验，技能}和作为学位的两个实体{文凭，文凭专业}之间的关系。 目标是提取特定技能的经验年数以及与所需文凭和文凭专业。...当然，你可以为你自己的用例训练你自己的关系分类器，例如在健康记录或财务文档中的公司收购中查找症状的原因/影响。 在本教程中，我们将只介绍实体关系提取部分。...spacy project run evaluate # 评估测试集 你应该开始看到P、R和F分数开始更新： ? 模型训练完成后，对测试数据集的评估将立即开始，并显示预测与真实标签。...，并对每个句子中找到的每一对实体进行关联抽取。
输出：该输出将是一组自动生成的真和假的句子，与真正的句子直接从未来上述文章和假的句子通过生成OpenAI GPT2使用从所述制品的真正的句子。...在本文中，将使用6）更改名词短语或动词短语来生成True和False语句。 请继续阅读本文开头共享的Jupyter笔记本。 首先安装以下库。确保其中所有组件都已正确安装，因为其中有很多组件笨重。...步骤3：使用Berkley选区解析器在适当的位置拆分句子 在这里，使用Berkley选区解析器在结尾的动词短语或名词短语处拆分句子。...现在向OpenAI GPT-2 提供部分拆分的句子“Divergent plate boundaries also occur in”以生成具有不同结尾的句子。...步骤4：载入OpenAI GPT2和Sentence BERT 只是进行一些初始化，以加载openAI GPT2和句子BERT，以进行下一步生成上面带有部分拆分的句子的文本的操作。
使用 \ 作为转义字符，例如，\. 匹配句号而 \\ 匹配反斜线。 ^ 和 $ 分别匹配一行的开头和结尾。...在第一种情况中，表达式 [a-z]* 只匹配字符 c，使得字符 ab 匹配该模式的剩余部分；但是贪婪版本[a-z]*+ 将匹配字符 cab，模式的剩余部分将无法匹配。...MULTILINE ：^ 和 $ 匹配行的开头和结尾，而不是整个输入的开头和结尾。 UNIX_LINES ：在多行模式中匹配 ^ 和 $ 时，只有 '\n' 被识别成行终止符。...这时可以使用 Matcher 类的 find 方法来查找匹配的下一个子字符串。...); //方式二: 取出下标后操作, 然后可进行更复杂的操作 int start = matcher.start();
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