在这篇博客中，他介绍了如何利用 Cython 和 spaCy 让 Python 在自然语言处理任务中获得百倍加速。雷锋网(公众号：雷锋网) AI 研习社根据原文进行了编译。 ?...在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包（Neural coreference resolution package）之后，在社区中获得了惊人数量的反馈，许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中...在本篇文章中，我想向大家分享我在开发 NeuralCoref v3.0 过程中学到的一些经验，尤其将涉及： 如何才能够使用 Python 设计出一个高效率的模块， 如何利用好 spaCy 的内置数据结构...没有字符串操作，没有 unicode 编码，也没有我们在自然语言处理中所使用的妙招。...这段代码在我的笔记本上需要运行 1.4 秒才能获得答案。如果我们的数据集中包含有数以百万计的文档，为了获得答案，我们也许需要花费超过一天的时间。
首先要知道的是，你的大多数代码在纯 Python 环境中可能运行的不错，但是如果你多用点心，其中一些瓶颈函数可能让你的代码快上几个数量级。...没有字符串操作、没有 unicode 编码，也没有我们在自然语言处理中幸运拥有的微妙联系。...那么我们如何在使用字符串时在 Cython 中设计快速循环？ spaCy 会帮我们的。 spaCy 解决这个问题的方式非常聪明。...在我的 Jupyter Notebook 中，这个 Cython 代码的运行时间大约为 20 毫秒，比我们的纯 Python 循环快大约 80 倍。...Jupyter Notebook cell 中编写的模块的绝对速度同样令人印象深刻，并且可以为其他 Python 模块和函数提供本地接口：在 30ms 内扫描约 1,700 万字意味着我们每秒处理高达
环境中可能运行的不错，但是如果你多用点心，其中一些瓶颈函数可能让你的代码快上几个数量级。...没有字符串操作、没有 unicode 编码，也没有我们在自然语言处理中幸运拥有的微妙联系。...那么我们如何在使用字符串时在 Cython 中设计快速循环？ spaCy 会帮我们的。 spaCy 解决这个问题的方式非常聪明。...在我的 Jupyter Notebook 中，这个 Cython 代码的运行时间大约为 20 毫秒，比我们的纯 Python 循环快大约 80 倍。...Jupyter Notebook cell 中编写的模块的绝对速度同样令人印象深刻，并且可以为其他 Python 模块和函数提供本地接口：在 30ms 内扫描约 1,700 万字意味着我们每秒处理高达
SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。...”，spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能，这个区别于学术性质更浓的Python NLTK，因此具有了业界应用的实际价值。...spaCy 简介 SpaCy 目前为各种语言提供与训练的模型和处理流程，并可以作为单独的 Python 模块安装。例如下面就是下载与训练的en_core_web_sm 的示例。...，在 NLP 任务中经常被忽略，因为它们通常对句子没有什么意义。...所以为了使用真实的词向量，你需要下载一个更大的管道包。 python -m spacy download en_core_web_md 下面就可以使用 spaCy 获得词嵌入。
spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库，它建立在最新的研究基础之上，从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量，目前支持20多种语言的标记。...pip install spacy 在使用pip时，通常建议在虚拟环境中安装软件包以避免修改系统状态： venv .envsource .env/bin/activate pip install spacy...在更新spaCy之后，建议用新版本重新训练模型。 下载模型 从v1.7.0开始，spaCy的模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的组件，就像任何其他模块一样。...运行测试 spaCy带有一个广泛的测试套件。...__file__))” 然后在该目录下运行。
我们的C代码已经编译好，可以使用了! 你将看到，在Cython代码所在的文件夹中，拥有运行C代码所需的所有文件，包括 run_cython.c 文件。...Cython在NLP中的加速应用 当我们在操作字符串时，要如何在 Cython 中设计一个更加高效的循环呢？spaCy是个不错的选择！...当某模块需要在某些标记上获得更快的处理速度时，可以使用C语言类型的64位哈希码代替字符串来实现。调用StringStore查找表将返回与该哈希码相关联的Python unicode字符串。...使用Jupyter notebook单元编写模块的速度很可观，它可以与其它 Python 模块和函数自然地连接：在 20 毫秒内扫描大约 170 万个单词，这意味着我们每秒能够处理高达 8 千万个单词。...如果你已经了解C语言，Cython还允许访问C代码，而Cython的创建者还没有为这些代码添加现成的声明。例如，使用以下代码，可以为C函数生成Python包装器并将其添加到模块dict中。
在这篇文章中，我将探讨一些基本的NLP概念，并展示如何使用日益流行的Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读，但前提是假设读者具备Python的知识。...首先，我们加载spaCy的管线，按照约定，它存储在一个名为nlp的变量中。需要花几秒钟时间声明该变量，因为spaCy预先将模型和数据加载到前端，以节省时间。...值得注意的是Token 和 Span对象实际上没有数据。相反，它们包含Doc对象中的数据的指针，并且被惰性求值（即根据请求）。...许多SpaCy的token方法为待处理的文字同时提供了字符串和整数的返回值：带有下划线后缀的方法返回字符串而没有下划线后缀的方法返回的是整数。...在以后的文章中，我将展示如何在复杂的数据挖掘和ML的任务中使用spaCy。
spaCy v1.0允许管道在运行时更改，但此过程通常藏得很深：你会调用nlp一个文本，但你不知道会发生什么？如果你需要在标记和解析之间添加进程，就必须深入研究spaCy的内部构成。...在Token和Span总是向Doc看齐，所以他们始终一致。 高效的C级访问（C-level access）可以通过“doc.c”获得隐藏的“TokenC*”。...接口可以将传递的Doc对象标准化，在需要时从它们中读取或写入。更少的特征使函数更容易复用和可组合。...在此之前，你通常会在文本上运行spaCy以获取您感兴趣的信息，将其保存到数据库中并在稍后添加更多数据。这样做没有问题，但也意味着你丢失了原始文档的所有引用。...在spaCy v2.0中，你可以很方便的在文档、token或span中写入所有这些数据自定义的属性，如：token._.country_capital，span._.wikipedia_url或doc.
当计算机在处理文本时，如果没有说明，它会把“pony”和“ponies”看成完全不同的对象，因此了解每个单词的基本形式很有帮助，只有这样，计算机才知道两个句子在谈论同一个概念。...以下是在我们的文档中为“伦敦”一词运行共识解析的结果： ? 通过将共指消解与依存树、命名实体信息相结合，我们可以从该文档中提取大量信息！...这可能是因为在训练数据集中没有类似的东西，它做出了最好的猜测。命名实体检测（Named Entity Detection）通常需要进行一些模型微调。...Fact提取 有一个名为textacy的python库，它在spaCy的基础上实现了几种常见的数据提取算法。...这看起来可能很简单，但如果你在整个伦敦维基百科的文章文本上运行同样的代码（而不是仅仅用三句话），你会得到令人印象深刻的结果，如下所示： Here are the things I know about
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。...pip3 install -U textacy 然后，在一段文本上运行 NLP 流水线的代码看起来如下： import spacy # Load the large English NLP model...注意它在「Londinium」上犯了一个错误，认为它是一个人的名字而不是一个地方。这可能是因为在训练数据集中没有类似的东西，所以它做了最好的猜测。...这是我们自动收集的大量信息。 要获得额外的支持，请尝试安装 neuralcoref 库，并将 Coreference 解析添加到流水线中。...但在此之前，先安装 spaCy（https://spacy.io/）并开始去使用它！可能你不是一个 Python 用户，也可能你最终使用是一个不同的 NLP 库，但这些想法都应该是大致相同。
首先，我们加载spaCy的管道，按照惯例，它存储在一个名为的变量中nlp。声明此变量将需要几秒钟，因为spaCy会预先将模型和数据加载到其中，以便以后节省时间。...许多SpaCy的令牌方法提供了已处理文本的字符串和整数表示：带有下划线后缀的方法返回字符串和没有下划线后缀的方法返回整数。...例如，在事件的给定描述中，我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格，我们可以做到这一点（提供文本在语法上是合理的！）。SpaCy使用流行的Penn Treebank POS标签（见这里）。...（在本例中）。...虽然我们讨论Doc方法的主题，但值得一提的是spaCy的句子标识符。NLP任务想要将文档拆分成句子并不罕见。
介绍 本文与配套的Domino项目，简要介绍了如何使用spaCy和相关库在Python中处理自然语言(有时称为“文本分析”)。...开始 我们已经在Domino中配置了默认的软件环境，以包含本教程所需的所有包、库、模型和数据。请查看Domino项目以运行代码。 ? ?...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。...有一个针对WordNet的spaCy集成，名为spaCy - WordNet (https://github.com/recognai/spacy-wordnet)，作者是Daniel Vila Suero...://spacy.io/universe/project/spacy-raspberry) - 树莓派（Raspberry PI）图像，用于在边界设备上运行。
该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。...，其命名来源于本身的运行原理。...实际应用中：Spacy支持多语言，提供相对完善的已有模型，做分词，实体识别非常好用，而且效率很高 与主流NLP组件的对比： ?...Django 应用范围很广，比如 Google 的 Web 开发平台 GAE 就支持它。 Django 完全支持 Jython 运行环境，可以运行在任何 J2EE 服务器上。...应为Boto2大概是2006年开发的，现在的好多的服务当时都没有开发出来，所以Boto2点设计没有考虑后续的这么多新增多服务，所以重新开发了Boto3.
因为目前spark_apply()的实现需要在工作节点上也安装R环境，在这篇文章里，我们将介绍如何在CDH集群中运行spark_apply()。我们会介绍两种方法：1.使用Parcel。...然后你就可以在Cloudera Manager中添加Parcel的仓库地址。...的工作节点上运行R代码 ---- 当分发完R的Parcel包以后，就可以在工作节点上运行R代码。...最新的sparklyr 0.6.1没有这个功能。...在这个例子中，我们使用spacyr package（https://github.com/kbenoit/spacyr），这个包R绑定了spaCy（https://spacy.io），一个新的Python
不知道大家有没有遇到过这样一个问题，每次重新开启一个建模流程或者分析过程时，会重新敲一遍import或者将之前的import代码copy进去。虽然已经用的滚花烂熟了，但是确耗费不必要的时间。...安装 需要安装Python3.6以上的版本，然后终端运行： pip install pyforest 链接：https://github.com/8080labs/pyforest 使用方法 非常简单！...好了，你可能会问，如果需要的库不在pyforest中怎么办？...numpy as np") dd = LazyImport("from dask import dataframe as dd") SparkContext = LazyImport("from pyspark...所以我们可以根据平时自己的使用习惯添加一套属于自己的万能import，爽歪歪了。 有的同学可能还会问，所有的库添加进入运行速度会不会变慢？
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。...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。...通过运行以下命令确保GPU已启用：!nvidia-smi 安装spacy-nightly： !...pip install -U spacy transformers 将目录更改为rel_component文件夹：cd rel_component 在rel_component中创建一个名为“data...模型将与模型的分数一起保存在名为“training”的文件夹中。 要训练tok2vec，请运行以下命令： !spacy project run train_cpu # 命令训练tok2vec !
2016年，Google 发布了一个新的依存句法分析器，名为 Parsey McParseface，它使用了一种新的深度学习方法，迅速在整个行业流行开来，其性能超过了以前的基准测试。...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。...上图所示的这些是典型的NLP工作流中的步骤，但你可以跳过某些步骤或重新排序步骤，这要取决于你想做的事情以及NLP库的实现方式。...entities that were detected: for entity in doc.ents: print(f"{entity.text} ({entity.label_})") 运行后将获得我们的文本中检测到的命名实体和实体类型的列表...但是如果你在维基百科的“London”词条上运行同样的代码，而不是仅仅使用三条句子来演示，你就会得到更加令人印象深刻的结果： Here are the things I know about London
nlp = spacy.load('en') 下面，我们用nlp模型分析咱们的文本段落，将结果命名为doc。 doc = nlp(text) 我们看看doc的内容。...1 - cosine(dog.vector, cat.vector) 0.8016855120658875 除了保留数字外，计算结果与Spacy自带的similarity()运行结果没有差别。...下面我们从scikit-learn软件包中，读入TSNE模块。 from sklearn.manifold import TSNE 我们建立一个同名小写的tsne，作为调用对象。...细心的你可能发现了，执行完最后一条语句后，页面左侧边栏文件列表中，出现了一个新的pdf文件。 ? 这个pdf，就是你刚刚生成的可视化结果。你可以双击该文件名称，在新的标签页中查看。 ?...你可能想要更进一步挖掘Spacy的功能，并且希望在本地复现运行环境与结果。
即使对于 Python 专家来说，如果考虑不周全，不理解哪些任务是必需的，也很容易迷失在不同的包文档中。...它由预处理、向量化、可视化和 NLP 四个模块组成，可以快速地理解、分析和准备文本数据，以完成更复杂的机器学习任务。 ? Texthero可以轻松实现以下功能。...对于tokenize，默认的 Texthero 函数是一个简单但功能强大的 Regex 命令，这比大多数 NLTK 和 SpaCy 的tokenize快，因为它不使用任何花哨的模型，缺点是没有 SpaCy...嵌入是预先计算加载的，因此没有训练过程。词性标注和 NER 是用 SpaCy 实现的。众所周知，SpaCy 是同类自然语言处理中最快的，它也是工业界使用最多的。 网友:恨不生同时，早用早下班！...简直是上帝的杰作！ ? 来，快到我碗里来，我要应用到我现在的项目中。 ? 太酷了！还可以将自己的TensorFlow/PyTorch模块融合进去。 ?
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