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    使用SpaCy构建自定义 NER 模型

    displacy.render(doc, style='ent', jupyter=True) Spacy 库允许我们通过根据特定上下文更新现有模型来训练 NER,也可以训练新的 NER 模型。...from tqdm import tqdm from spacy.training.example import Example import pickle 训练数据 首先,我们需要创建实体类别,例如学位...Spacy 库以包含文本数据和字典的元组形式接收训练数据。字典应该在命名实体的文本和类别中包含命名实体的开始和结束索引。...可以快速的训练我们的自定义模型,它的优点是: SpaCy NER模型只需要几行注释数据就可以快速学习。...有许多开源注释工具可用于为SpaCy NER模型创建训练数据。 但也会有一些缺点 歧义和缩写——识别命名实体的主要挑战之一是语言。识别有多种含义的单词是很困难的。 现在不太常用的词汇。

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    自然语言处理 | 使用Spacy 进行自然语言处理

    Spacy的github地址:https://github.com/explosion/spaCy 主页:https://spacy.io/ 一、什么是Spacy Spacy在它的主页上说它是Python...二、安装 这部分包括Spacy包的安装和它的模型的安装,针对不同的语言,Spacy提供了不同的模型,需要分别安装。...1、Spacy的安装 一般通过pip就可以正常安装 pip install spacy 详细的安装介绍参考:https://spacy.io/usage/ Spacy也是跨平台的,支持windows、Linux...2、模型的安装 github: https://github.com/explosion/spacy-models 对于英语: python -m spacy download en 或者 python...-m spacy download en_core_web_lg 还可以通过URL地址来安装,下面两个都可以,如果pip安装速度慢,可以先下载到本地,使用下面的第一种方法。

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    Python自然语言处理面试:NLTK、SpaCy与Hugging Face库详解

    NLTK、SpaCy与Hugging Face库作为Python自然语言处理(NLP)领域的三大主流工具,其理解和应用能力是面试官评价候选者NLP技术实力的重要标准。...本篇博客将深入浅出地探讨Python NLP面试中与NLTK、SpaCy、Hugging Face库相关的常见问题、易错点,以及如何避免这些问题,同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....SpaCy基础操作面试官可能要求您展示如何使用SpaCy进行相似度计算、依存关系分析、文本分类等任务。...提供如下代码:import spacynlp = spacy.load("en_core_web_sm")text1 = "I love programming."...结语精通NLTK、SpaCy、Hugging Face库是成为一名优秀Python自然语言处理工程师的关键。

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    neuralcoref使用教程-指代消解

    的配合使用,目前版本上存在不兼容现象(今天是2020.3.1),需要将spaCy降解到2.1.0版本才可以正常使用 pip install spaCy==2.1.0 如果事前已经安装过了,可以使用下面的语句来卸载...My sister loves a dog.' ''' 三、进入正题:配置环境 需要安装的包有:en_core_web_sm、spacy2.1.0、neuralcoref,在命令行中直接使用pip安装。...1.安装neuralcoref语句: pip install neuralcoref 2.安装spacy2.1.0,如果安装速度过慢建议F墙,不要安装最新版本,会出现问题的(为你们节约了三天时间) pip...install spacy==2.1.0 3.安装en_core_web_sm语句: pip install en_core_web_sm 安装后可使用上面的案例来检查,看自己是否成功。...四、neuralcoref有哪些函数可以用 我们借用上面的例子,然后一一调用它们,来看看结果 import en_core_web_sm import spacy nlp = spacy.load('en

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