如何在spacy中获得合取词的跨度？

在Spacy中，要获得合取词（conjunction）的跨度，可以通过使用依存句法分析来实现。Spacy提供了一个名为DependencyParser的组件，可以用于分析句子的依存关系。

以下是在Spacy中获得合取词跨度的步骤：

1. 导入Spacy库和相关模型：

import spacy

# 加载英文模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')

1. 对句子进行处理并进行依存句法分析：

sentence = "I like apples and oranges."
doc = nlp(sentence)

# 获取句子中的合取词
conjunctions = [token for token in doc if token.dep_ == 'cc']

1. 遍历合取词并获取其跨度：

for conjunction in conjunctions:
    # 获取合取词的左边界和右边界
    left_bound = conjunction.left_edge.i
    right_bound = conjunction.right_edge.i

    # 获取合取词的跨度
    span = doc[left_bound : right_bound + 1]
    print(span.text)

在上述代码中，我们首先使用Spacy加载了英文模型。然后，我们将待处理的句子传递给nlp对象进行处理，得到一个Doc对象。接下来，我们使用dep_属性筛选出句子中的合取词，并将其存储在conjunctions列表中。

最后，我们遍历conjunctions列表，对每个合取词获取其左边界和右边界的索引，并使用这些索引获取合取词的跨度。通过span.text可以获取合取词的文本。

需要注意的是，Spacy的依存句法分析可能会因为不同的语言模型而有所差异，因此在处理其他语言的文本时，可能需要加载相应的语言模型。

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