将包添加到Spacy管道时出错
通常是由于以下原因之一造成的：
- 依赖关系问题：Spacy的管道（pipeline）通常包含多个组件，这些组件可能依赖于其他第三方包。如果添加的包与已有的依赖包存在冲突或版本不兼容，就可能导致出错。解决方法是查看依赖关系并确保所有包的版本兼容。
- 包未安装或未正确安装：如果尝试添加的包未安装或未正确安装，就会出现添加到Spacy管道时的错误。解决方法是使用适当的包管理器（如pip）安装该包，并确保安装过程中没有错误。
- 包缺失或路径错误：如果添加的包在指定的路径中不存在或路径配置错误，也会导致出错。解决方法是检查包的存在性和路径配置是否正确，并进行必要的更正。
- 包兼容性问题：有些第三方包可能与Spacy不兼容，或者在使用时需要进行额外的配置。解决方法是查看包的文档或官方支持渠道，了解其与Spacy的兼容性以及如何正确配置和使用。
对于Spacy中出现的包添加问题，可以尝试以下解决方法：
- 检查Spacy版本和相关依赖的版本兼容性，确保它们都是最新的稳定版本。
- 使用pip等包管理工具安装所需的包，并确保安装过程中没有报错。
- 检查包的路径和配置是否正确，并进行必要的修正。
- 查阅Spacy的官方文档和支持论坛，了解该问题是否有已知解决方案。
- 如果问题仍然存在，可以尝试在Spacy的GitHub仓库上提出问题，寻求官方的帮助和支持。
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在向管道添加spacy兼容扩展med7时，我收到一个错误。我已经在下面包含了可复制的代码。 !pip install -U https://med7.s3.eu-west-2.amazonaws.com/en_core_med7_lg.tar.gzimport en_core_med7Spacy的一些组件之间的区别。例如，在Negex extension package中，使用Negex命令加载管道： negex = Negex(
浏览 16提问于2021-01-29得票数 0
我正在尝试将spacy已经训练过的挪威Bokm l解析器添加到空白的spacy管道中。当我添加管道时，我没有收到错误消息，但是不管输入是什么，管道都将所有标记归类为名词。我在这里错过了什么？import spacywanted_pipes = ["morpholog
浏览 7提问于2022-09-20得票数 1
1回答
现在尝试向Matcher添加许多模式，并将其与管道集成，这样我就可以从管道中加载Matcher组件并使用它，而无需重新添加很多模式。": "hello"}, {"IS_PUNCT": True}, {"LOWER": "world"}],[{"LOWER": "hello"}, {"LOWER": "world"}]
nlp = spacy.loadmatcher.add(
浏览 1提问于2020-01-09得票数 1
2回答
我正在尝试将一个自定义PhraseMatcher()组件集成到我的nlp管道中，这样我就可以加载自定义Spacy模型，而不必在每次加载时将我的自定义组件重新添加到通用模型中。如何加载包含自定义管道组件的Spacy模型？我创建组件，将其添加到管道中，并使用以下方法保存它：from spacy.lang.en import English
from spacy.matc
浏览 1提问于2018-07-18得票数 10
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我已经创建了一个python包，并在python packaging instructions的帮助下构建了它。现在，我正在尝试添加这个包中需要下载和使用的所有依赖项和额外的包，比如tqdm、termcolor和spacy。正如我在示例项目here中看到的，我必须在setup.py文件的install_requires中包含这些包，但是，因为我在包中使用了SpaCy管道之一，所以我还需要运行以下命令： !python -m spacy
浏览 15提问于2021-07-02得票数 2
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我正在尝试训练SpaCy中的NER来识别一组新的实体。在我尝试保存并重新加载模型之前，一切都很正常。我正在尝试遵循来自的SpaCy文档建议，所以我一直在使用：然后转到命令行并尝试使用以下命令将其转换为包：我查看了save_this_
浏览 39提问于2018-06-02得票数 0
我正在尝试使用spacy_langdetect包，我能找到的唯一示例代码是()：from spacy_langdetect import LanguageDetectornlp.add_pipe(LanguageDetector(), name='language_detector', last=True)text = 'This is an english
浏览 9提问于2021-03-19得票数 11
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我确实有一个，但是，Spacy语言模型需要通过(例如) python -m spacy download en_core_web_sm进行额外的下载。我知道pip包可以通过Conda安装，但不知道如何在environment.yml文件中执行“下载”。谢谢你能提供的任何帮助。
浏览 8提问于2022-06-06得票数 2
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我在Ubuntu16.04上安装了spaCy v2.0.2。然后我用下载英语模型。在此之后，我使用Spacy如下：https://spacy.io/usage&#
浏览 1提问于2017-11-20得票数 0
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有人知道如何在rasa中使用scispaCy模型用于生物医学吗？，我正在尝试用rasa构建一个聊天机器人，有人建议我使用nlp模式来进行医疗聊天机器人。
浏览 6提问于2020-11-02得票数 0
下面是关于培训新的实体类型的示例：
当我将一个现有的模型传递给它(之前运行它一次创建)，并在dir/my_model dir中正确地加载模型时，它也可以正常工作，该模型仍然识别我的新命名实体python.exe train-new-entity-type.py -m dir/my_model
但是，我想训练一个新的实体类型，并将它添加到</
浏览 4提问于2020-12-09得票数 1
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显然，for doc in nlp.pipe(sequence)比运行for el in sequence: doc = nlp(el) ..快得多
我的问题是，我的序列实际上是一个元组序列，它包含spacy转换为文档的文本，但也包含我希望作为文档属性添加到spacy文档中的附加信息(我将为Doc注册这些属性)。我不确定如何修改spacy管道，以便第一阶段真正从元组中挑选一项来运行记号程序并获取文档，然后让其他一些函数使用元组中的其余项将功能添加到现有文档中。
浏览 13提问于2019-07-16得票数 1
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我正在尝试从磁盘加载一个带有自定义管道的自定义预训练模型，作为spacy 3.0中的管道： 工厂的代码是这样的： @CustomEng.factory("ner-crf") return CRFEntityExtractor(nlp, crf_extractor=crf_extractor) 然后我将'ner-crf‘添加到</e
浏览 28提问于2021-04-25得票数 1
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我在中看到，您可以根据Matcher将实体添加到文档中。我的问题是:如何对新的实体执行此操作，而不让NER管道标记任何其他标记作为该实体？理想情况下，只有通过matcher找到的令牌才应该标记为实体，但我需要将其作为标签添加到NER模型中，然后将一些标记为实体。
对于如何最好地完成这一任务，有什么建议吗？谢谢!
浏览 2提问于2018-03-04得票数 4
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我可以使用spacy.load从磁盘实例化模型，它似乎工作得很好。我现在的问题是如何将自定义NER模型添加到spacy管道中？我想要确保我的管道中有标记器、解析器等，外加我的自定义NER模型。也许我应该尝试将标记器和解析器添加到我的自定义模型实例化中？", nlp.pipe_names)
nlp.add_pipe(nlp_entit
浏览 53提问于2021-01-16得票数 1
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NLP -将主题与文档进行匹配
、、、、
我们目前的方法是手动定义一组关键字，然后使用Spacy的短语匹配器来查找任何匹配的关键字。我们使用所有预先训练好的属性，比如lower和lemma。然而，这个过程的效率并不是很高。
浏览 30提问于2020-05-22得票数 0
当我试图在python3.6azure函数上安装spacy包时出错了，因为它需要c++编译作为安装的先决条件，所以我得到了这个错误：
我试过用轮子，但是这个包不支持它。
浏览 0提问于2018-08-10得票数 0
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我想设置一个spaCy管道，它可以进行一些解析和注释。我的文档来源是一个远程存储，因此获取文档是相对昂贵的。如何将文档流到管道中？import spacy
// obtain number of documents from remot
浏览 1提问于2022-08-19得票数 0
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在我的项目中，spaCy作为setup.py中的一个依赖项，但我也想添加一个默认模型。到目前为止，我的尝试是：dependency_links=['https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-2.0.0/en_cor
浏览 1提问于2018-11-19得票数 20
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在我关于NLP的研究中，更具体地说是spacy库，我对此感到困惑，from spacy.lang.en import English()和spacy.load('en')之间有什么区别，它是如何工作的？
浏览 1提问于2019-10-03得票数 6
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