我在使用香料方面是新手。我想从句子中提取文本值。
training_sentence="I want to add a text field having name as new data"
OR
training_sentence=" add a field and label it as advance data"
因此,我想从上面的句子中提取“新数据”和“预发数据”。
现在,我能够提取实体,如“添加”,“字段”和“标签”使用自定义纳。
但是我无法提取文本值,因为这些值可以是任何内容,而且我也不知道如何在spacy中使用自定义NER来提取文本
我拼凑了一些基本名词短语,但是,只有基本名词短语对我来说是不够的。我想做更多的事情,那就是,在每个块名词短语的末尾分割句子。
例如:
sentence = 'protection of system resources against bad behavior'
分块名词短语是(通过在doc.noun_chunks中使用spaCy):
protection, system resources, bad behavior
我想要的结果:
protection, of system resources, against bad behavior
这意味着,我需要在每组短语的末尾,例
我正在使用spacy un一些nlp项目。
我有这样的文字出现:
text='The car comprises 4 brakes 4.1, 4.2, 4.3 and 4.4 in fig. 5, all include an ESP system. This is shown in Fig. 6. Fig. 5 shows how the motors 56 and 57 are blocked. Besides the doors (44, 45) are painted blue.'
我想把"4.1、4.2、4.3和4.4“视为一个整体。为了提取前面的名词短语。
我想把课文分成句子。 查看堆栈溢出时,我发现: 使用NLTK from nltk.tokenize import sent_tokenize
text="""Hello Mr. Smith, how are you doing today? The weathe is great, and city is awesome. The sky is pinkish-blue. You shouldn't eat cardboard"""
tokenized_text=sent_tokenize(text)
print(tokenized_t
我尝试在python3中使用spacy从文本中提取语言特征。
Sent_id Text
1 I am exploring text analytics using spacy
2 amazing spacy is going to help me
我正在寻找这样的输出,通过提取具有我提供的特定词性模式的三元语法/二元语法短语的单词。如名词、动词名词、形容词等,同时也保留了数据框架结构。如果一个句子有多个短语,则必须使用新短语复制记录。
Sent_id Text Feature Pattern
1 I am exploring text analytics using spac
要将我的句子拆分成记号,我正在做下面的操作,slow是慢的
import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
text = "This is a test. This is another test"
sentence_tokens = []
doc = nlp(text)
for sent in doc.sents:
words = nlp(sent.text)
all = []
for w in words:
all.append(w)
我想知道是否有任何有效的方法从给定的句子中提取预期的目标短语或关键短语。到目前为止,我标记了给定的句子并为每个单词获取POS标记。现在我不知道如何从给定的句子中提取目标关键字或关键词。这样做对我来说是不直观的。
这是我输入的句子列表:
sentence_List= {"Obviously one of the most important features of any computer is the human interface.", "Good for everyday computing and web browsing.",
"My probl
我是Spacy和NLP的新手。在使用Spacy进行句子切分时,我遇到了以下问题。
我试图标记成句子的文本包含编号列表(编号和实际文本之间有空格),如下所示。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "This is first sentence.\nNext is numbered list.\n1. Hello World!\n2. Hello World2!\n3. Hello World!"
text_sentences = nlp(text)
for sentence in text_
我在一个NLP项目中工作,我必须使用spacy和spacy Matcher来提取所有命名实体,它们是nsubj (主题)和与之相关的动词:我的NE nsubj的管理者动词。示例: Georges and his friends live in Mexico City
"Hello !", says Mary 我需要提取第一句中的"Georges“和"live”,以及第二句中的"Mary“和”and“,但我不知道在我的命名实体和与其相关的动词之间会有多少个单词。所以我决定更多地探索spacy Matcher。所以我正在努力在Matcher上写一个模式来提
Spacy展示了如何使用的标记器获取Conll格式的文本块的依赖关系。这是发布的解决方案:
import spacy
nlp_en = spacy.load('en')
doc = nlp_en(u'Bob bought the pizza to Alice')
for sent in doc.sents:
for i, word in enumerate(sent):
if word.head == word:
head_idx = 0
else:
我是Spacy的新手,正在尝试从逻辑上分割句子,这样我就可以分别处理每个部分。例如:
"If the country selected is 'US', then the zip code should be numeric"
这需要被分解成:
If the country selected is 'US',
then the zip code should be numeric
另一个带逗号的句子不应该被打破:
The allowed states are NY, NJ and CT
有什么想法或想法如何在spacy中做到这一点吗?
在命名实体识别(NER)中,前一句对当前句子有什么影响吗?如果你在每个句子中单独应用NER,那么结果是否与在由多个句子组成的文章中使用NER相同?
更确切地说,我用的是Spacy NER。这是第一种方法:
import spacy
nlp = spacy.load('en')
sentences = "My name is Bruce and I come from New York. Pete is my best friend from Amsterdam."
nlp_object = nlp(sentences)
print([(y.text, y.l
我需要使用NER和POS标签从句子中提取实体。例如,
给出下面的句子:
docx = nlp("The two blue cars belong to the tall Lorry Jim.")
实体在哪里(两辆蓝色汽车,高大的卡车Jim)。在句子上运行spacy NER,
for ent in docx.ents:
print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)
它返回:
two 4 7 CARDINAL
Lorry Jim 37 46 PERSON
我的目标是在NER标识的实体前面一起附加形容词/数
我有一个文本文件,其中包含如下所示的行:
Electronically signed : Wes Scott, M.D.; Jun 26 2010 11:10AM CST
The patient was referred by Dr. Jacob Austin.
Electronically signed by Robert Clowson, M.D.; Janury 15 2015 11:13AM CST
Electronically signed by Dr. John Douglas, M.D.; Jun 16 2017 11:13AM CST
The patient was
我有一个与类似的问题:,如何定义一个重复的模式,由spacy中的多个标记组成?与链接的post不同的是,我的模式是由POS和依赖项标记定义的。因此,我不认为我可以轻易地使用regex来解决我的问题(正如链接帖子的公认答案所建议的那样)。
例如,假设我们分析以下句子:
“她告诉我她的狗又大又黑又壮。”
下面的代码将允许我匹配句子末尾的形容词列表:
import spacy # I am using spacy 2
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# Create doc o
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。 我如何修复下面的错误? TypeError: Argument 'string' has incorrect type (expected str, got spacy.tokens.token.Token) 当前代码 import spacy
from spacy import displacy
nlp =