当两个单词被设置为单独的'TEXT‘条件对象时，spacy matcher返回正确答案。为什么呢？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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【Kaggle微课程】Natural Language Processing - 1. Intro to NLP

Tokenizing Tokenizing 将返回一个包含 tokens 的 document 对象。 token 是文档中的文本单位，例如单个单词和标点符号。...SpaCy 将像 "don't"这样的缩略语分成两个标记：“do”和“n’t”。可以通过遍历文档来查看 token。...例如，“walk”是单词“walking”的 "lemma"。所以，当你把walking这个词"lemmatizing"时，你会把它转换成walk。删除stopwords也是很常见的。...token.lemma_返回单词的lemma token.is_stop，如果是停用词，返回布尔值True（否则返回False） print(f"Token \t\tLemma \t\tStopword...1 在评论中找到菜单项 import spacy from spacy.matcher import PhraseMatcher index_of_review_to_test_on = 14 text_to_test_on

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【他山之石】python从零开始构建知识图谱

名词和专有名词就是我们的实体。但是，当一个实体跨越多个单词时，仅使用POS标记是不够的。我们需要解析句子的依赖树。...因此，我们可以将上述规则更新为⁠: 提取主题/对象及其修饰词，复合词，并提取它们之间的标点符号。...我们将以无监督的方式提取这些元素，也就是说，我们将使用句子的语法。主要思想是浏览一个句子，在遇到主语和宾语时提取出它们。但是，一个实体在跨多个单词时存在一些挑战，例如red wine。...prv tok dep和prv tok text将分别保留句子中前一个单词和前一个单词本身的依赖标签。前缀和修饰符将保存与主题或对象相关的文本。...复合词是由多个单词组成一个具有新含义的单词(例如“Football Stadium”, “animal lover”)。 # 当我们在句子中遇到主语或宾语时，我们会加上这个前缀。

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知识图谱:一种从文本中挖掘信息的强大数据科学技术

挑战在于使你的机器理解文本，尤其是在多词主语和宾语的情况下。例如，提取以上两个句子中的对象有点棘手。你能想到解决此问题的任何方法吗？实体提取从句子中提取单个单词实体并不是一项艰巨的任务。...名词和专有名词将是我们的实体。但是，当一个实体跨越多个单词时，仅靠POS标签是不够的。我们需要解析句子的依存关系树。你可以在以下文章中阅读有关依赖项解析的更多信息[1]。...nlp = spacy.load('en_core_web_sm') from spacy.matcher import Matcher from spacy.tokens import Span...主要思想是通过句子，并在遇到主语和宾语时提取它们。但是，存在一些挑战⁠–一个实体可以跨越多个单词，例如“red wine”，并且依赖解析器仅将单个单词标记为主语或宾语。...在这里，我使用过spaCy基于规则的匹配： def get_relation(sent): doc = nlp(sent) # Matcher类对象 matcher = Matcher(

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NLP研究者的福音—spaCy2.0中引入自定义的管道和扩展

以前版本的spaCy很难拓展。尤其是核心的Doc，Token和Span对象。...它可以由模型设置，并由用户修改。管道组件可以是一个复杂的包含状态的类，也可以是一个非常简单的Python函数，它将一些东西添加到一个Doc并返回它。...，有几种内置方法可以获取，添加，替换，重命名或删除单独的组件。...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。...因为getter只有在访问属性时才被调用，所以你可以引用Token的is_country属性，这个属性已在处理步骤中设置了。

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NLPer入门指南 | 完美第一步

标识化是处理文本数据时最常见的任务之一。但是标识化(tokenization)具体是什么意思呢?...等等，可能你又有疑问，什么是单词边界呢? 单词边界是一个单词的结束点和下一个单词的开始。而这些标识符被认为是词干提取(stemming)和词形还原(lemmatization )的第一步。...在处理一种自然语言之前，我们需要识别组成字符串的单词，这就是为什么标识化是处理NLP(文本数据)的最基本步骤。这一点很重要，因为通过分析文本中的单词可以很容易地解释文本的含义。...使用Python的split()方法的一个主要缺点是一次只能使用一个分隔符。另一件需要注意的事情是——在单词标识化中，split()没有将标点符号视为单独的标识符。...在执行NLP任务时，与其他库相比，spaCy的速度相当快(是的，甚至相较于NLTK)。

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30倍！使用Cython加速Python代码

cpdef - 接受Python对象或C值作为参数，并且可以返回Python对象或C值。我们可以方便的向C代码传递和返回结果，Cython会自动为我们做相应的类型转化。...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。...例如，我们可以统计数据集中单词「run」作为名词出现的次数（例如，被 spaCy 标记为「NN」词性标签）。...当所有需要处理的数据都变成了C类型对象，我们就可以以纯C语言的速度对数据集进行迭代。

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Python中7种主要关键词提取算法的基准测试

然后，我们将为每个算法创建提取逻辑的单独函数 algorithm_name(str: text) → [keyword1, keyword2, ..., keywordn] 然后，我们创建的一个函数用于提取整个语料库的关键词...帮助我们定义一个匹配器对象，用来判断关键字是否对我们的任务有意义，该对象将返回 true 或 false。...注意:由于某些原因，我不能在函数之外初始化所有提取器对象。每当我这样做时，TopicRank和MultiPartiteRank都会抛出错误。就性能而言，这并不完美，但基准测试仍然可以完成。...我们不需要更多信息来理解关键词的含义，但是第四个就毫无任何意义，所以需要尽量避免这种情况。 Spacy 与 Matcher 对象可以帮助我们做到这一点。...= Matcher(nlp.vocab) matcher.add("pos-matcher", patterns) # create spacy object doc = nlp

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计算机如何理解我们的语言？NLP is fun！

也有越来越多的学者与工作人员投身于 NLP 领域的研究。为什么要研究NLP呢？如果计算机想要更好的理解人类的语言，拥有更好的人机交互体验，都离不开 NLP。那么，计算机到底是如何理解人类语言的？...自从计算机问世以来，为了能够开发出可以理解语言的程序，程序员们一直在努力。为什么一定要这么做呢？理由很简单：人类运用语言已经有千年的历史，如果计算机能够读懂这些，对人们将会非常有帮助。...我们可以假设，英语中每个句子都表达了一种独立的意思或者想法。编写程序来理解单个句子，可比理解整个段落要容易多了。为句子切分模型编码就像你看到标点符号时对句子进行断句一样，都不是难事。...当计算机处理文本时，了解每个单词的基本形式是很有帮助的，唯有如此你才能知道这两个句子是在讨论同一个概念。否则，字符串“pony”和“ponies”在计算机看来就是两个完全不同的单词。...Google对“London”的自动填充建议但是要做到这一点，我们需要一个可能完成的列表来为用户提供建议。可以使用NLP来快速生成这些数据。要怎么生成这些数据呢？

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教你用Python进行自然语言处理（附代码）

如果你熟悉Python数据科学栈，spaCy就是NLP的numpy，它虽然理所当然地位于底层，但是却很直观，性能也相当地高。那么，它能做什么呢？...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）。...这里，我们访问的每个token的.orth_方法，它返回一个代表token的字符串，而不是一个SpaCytoken对象。这可能并不总是可取的，但值得注意。...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。...在我们讨论Doc方法的主题时，值得一提的是spaCy的句子标识符。NLP任务希望将文档拆分成句子的情况并不少见。

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java正则表达式详解

/e Escape /b 一个单词的边界 /B 一个非单词的边界 /G 前一个匹配的结束 ^为限制开头 ^java 条件限制为以Java为开头字符 $为限制结尾 java$ 条件限制为以...+D J与D之间1个以上任意字符在限制条件为特定字符出现有0或1次以上时，可以使用「?」 JA? ...Pattern类是用来表达和陈述所要搜索模式的对象，Matcher类是真正影响搜索的对象。另加一个新的例外类，PatternSyntaxException，当遇到不合法的搜索模式时，会抛出例外。...比如，在字符串包含验证时 //查找以Java开头,任意结尾的字符串 Pattern pattern = Pattern.compile("^Java.*"); Matcher matcher = pattern.matcher...("Java不是人"); boolean b= matcher.matches(); //当条件满足时，将返回true，否则返回false 除了matchs()方法//matchs()方法得完全匹配上才会返回

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pytorch学习笔记（十九）：torchtext

一个简单例子首先，我们要创建 Field 对象：这个对象包含了我们打算如何预处理文本数据的信息。她就像一个说明书。下面定义了两个 Field 对象。...import spacy spacy_en = spacy.load('en') def tokenizer(text): # create a tokenizer function # 返回...batch.Text 和 batch.Label 都是 torch.LongTensor 类型的值，保存的是 index 。如果我们想获得 word vector，应该怎么办呢？...其它希望迭代器返回固定长度的文本设置 Field 的 fix_length 属性在创建字典时, 希望仅仅保存出现频率最高的 k 个单词在 .build_vocab 时使用 max_size 参数指定...Field的两个接口即可 Field.preprocess(self, x) # x：文本 string，此api会对 string 进行 tokenization，返回的是 token list Field.process

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java正则表达式http_Java 正则表达式(精华)

当find() 方法开始匹配时,Matcher 内部会记录截至当前查找的距离。调用 reset() 会重新从文本开头查找。也可以调用 reset(CharSequence) 方法....这是之前的例子，现在放在一个大分组里.(表达式末尾有一个空格)。当遇到嵌套分组时, 分组编号是由左括号的顺序确定的。上例中，分组1 是那个大分组。...分组2 是包括John的分组，分组3 是包括 .+? 的分组。当需要通过groups(int groupNo) 引用分组时，了解这些非常重要。...输出中的换行和缩进是为了可读而增加的。注意第1个字符串中所有出现 John 后跟一个单词的地方，都被替换为 Joe Blocks 。第2个字符串中，只有第一个出现的被替换。...当find() 方法找到一个匹配项时，可以调用 appendReplacement() 方法，这会导致输入字符串被增加到StringBuffer 中，而且匹配文本被替换。

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Java正则表达式详解

当find() 方法开始匹配时,Matcher 内部会记录截至当前查找的距离。调用 reset() 会重新从文本开头查找。也可以调用 reset(CharSequence) 方法....这是之前的例子，现在放在一个大分组里.(表达式末尾有一个空格)。当遇到嵌套分组时, 分组编号是由左括号的顺序确定的。上例中，分组1 是那个大分组。...分组2 是包括John的分组，分组3 是包括 .+? 的分组。当需要通过groups(int groupNo) 引用分组时，了解这些非常重要。...输出中的换行和缩进是为了可读而增加的。注意第1个字符串中所有出现 John 后跟一个单词的地方，都被替换为 Joe Blocks 。第2个字符串中，只有第一个出现的被替换。...当find() 方法找到一个匹配项时，可以调用 appendReplacement() 方法，这会导致输入字符串被增加到StringBuffer 中，而且匹配文本被替换。

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尚学堂-马士兵-专题-正则表达式

工作原理 为什么叫她贪婪的呢?...这就是为什么说他是贪婪的原因当匹配了10个字符以后, 发现不满足条件, 于是他减少一个, 看看是否满足条件, 如果满足,就直接反悔了 String str = "aaaa9bbbb8";...这就是为什么说他是贪婪的原因 * 当匹配了10个字符以后, 发现不满足条件, 于是他减少一个, 看看是否满足条件, 如果满足,就直接反悔了 */ 第二类 Reluctant quantifiers...这就是为什么说他是贪婪的原因 * 当匹配了10个字符以后, 发现不满足条件, 于是他减少一个, 看看是否满足条件, 如果满足,就直接反悔了 //不情愿的修饰符--Reluctant Quanlifiers...总结: 当(?=x) 放在表达式的结尾时, 不包含这个字符. 当(?=x)放在表达式开头时, 就会包含指定的字符. ab2 dd4 (?!X) 表示不是某个字符.

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使用PyTorch建立你的第一个文本分类模型

使用PyTorch有很多好处，但最重要的两个是: 动态网络——运行时架构的变化跨gpu的分布式训练我敢肯定你想知道——为什么我们要使用PyTorch来处理文本数据?...在这种情况下，一个不真诚的问题被定义为一个旨在发表声明的问题，而不是寻找有用的答案。...为了进一步分析这个问题，这里有一些特征可以表明一个特定的问题是不真诚的: 语气非中性是贬低还是煽动性的没有现实根据使用性内容(乱伦、兽交、恋童癖)来达到令人震惊的效果，而不是寻求真正的答案训练数据包括被询问的问题...字段对象有两种不同的类型——field和LabelField。让我们快速了解一下两者之间的区别 field:数据模块中的字段对象用于为数据集中的每一列指定预处理步骤。...LabelField: LabelField对象是Field对象的一个特例，它只用于分类任务。它的惟一用途是默认将unk_token和sequential设置为None。

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老司机都开火箭了！Cython 助力 Python NLP 实现百倍加速

当不再需要使用 Pool 中的对象时，它将自动释放该对象所占用的内存空间。...那么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 引起了我们的注意力。 spaCy 处理该问题的做法就非常地明智。...当某一个模块需要在某些标记（tokens）上获得更快的处理速度时，你可以使用 C 语言类型的 64 位哈希码代替字符串来实现。...例如，我们可以统计数据集中单词「run」作为名词出现的次数（例如，被 spaCy 标记为「NN」词性标签）。...当所有需要处理的数据都变成了 C 类型对象，我们就可以以纯 C 语言的速度对数据集进行迭代。

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FastAI 之书（面向程序员的 FastAI）（五）

句子的长度可能不同，文档可能很长。那么我们如何使用神经网络来预测句子的下一个单词呢？让我们找出答案！我们已经看到分类变量可以作为神经网络的独立变量使用。...由于这些问题没有一个正确答案，所以也没有一个分词的方法。...改进 RNN 观察我们的 RNN 代码，有一个看起来有问题的地方是，我们为每个新的输入序列将隐藏状态初始化为零。为什么这是个问题呢？我们将样本序列设置得很短，以便它们可以轻松地适应批处理。...但是，如果我们正确地对这些样本进行排序，模型将按顺序读取样本序列，使模型暴露于原始序列的长时间段。我们还可以考虑增加更多信号：为什么只预测第四个单词，而不使用中间预测来预测第二和第三个单词呢？...堆叠需要一点时间（因为我们必须在 GPU 上移动一个张量，使其全部在一个连续的数组中），所以我们为输入和隐藏状态使用两个单独的层。

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NLP项目：使用NLTK和SpaCy进行命名实体识别

输出可以读取为树或层，S为第一层，表示句子。我们也可以用图形方式显示它。 ? IOB标签已经成为表示文件中块结构的标准方式，我们也使用这种格式。...谷歌被识别为一个人。这非常令人失望。 SpaCy SpaCy的命名实体识别已经在OntoNotes 5语料库上进行了训练，它支持以下实体类型： ?...Spacy的一个好处是我们只需要应用nlp一次，整个后台管道都会返回对象。...欧洲是NORD（国家或宗教或政治团体），谷歌是一个组织，51亿美元是货币价值，周三是日期对象。他们都是正确的。...在这里 F.B.I.被错误的分类。

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Python中的NLP

spaCy为任何NLP项目中常用的任务提供一站式服务，包括：符号化词形还原词性标注实体识别依赖解析句子识别单词到矢量转换许多方便的方法来清理和规范化文本我将提供其中一些功能的高级概述，...实际上，这会使得早期的解决方案变得非常繁重，因此每次将nlp解析器应用到数据时都不会产生成本。...相反，它们包含指向Doc对象中包含的数据的指针，并且被懒惰地评估（即根据请求）。...在这里，我们访问每个令牌的.orth_方法，该方法返回令牌的字符串表示，而不是SpaCy令牌对象。这可能并不总是可取的，但值得注意。SpaCy识别标点符号，并能够从单词标记中分割出这些标点符号。...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。

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（Spacy与Word Embedding）

（Cardinal）……Spacy不仅自动识别出了Jim Hacker为人名，还正确判定BBC Radio和UKTV Gold为机构名称。...文中处理的每一个单词，都仅仅对应着词典里面的一个编号而已。你可以把它看成你去营业厅办理业务时领取的号码。它只提供了先来后到的顺序信息，跟你的职业、学历、性别统统没有关系。...但是，如果你只是用了随机的序号来代表词汇，又如何能够猜到这里正确的填词结果呢？幸好，在深度学习领域，我们可以使用更为顺手的单词向量化工具——词嵌入（word embeddings ）。 ?...nlp = spacy.load('en_core_web_lg') 为测试读取结果，我们让Spacy打印“minister”这个单词对应的向量取值。...我发现了一个有意思的现象——每次运行tsne，产生的二维可视化图都不一样！不过这也正常，因为这段话之中出现的单词，并非都有预先训练好的向量。这样的单词，被Spacy进行了随机化等处理。

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