NER用于自然语言处理（NLP）的许多领域，它可以帮助回答许多现实问题，例如： 新闻文章中提到了哪些公司？ 在投诉或审查中是否提及特定产品? 这条推文是否包含某个人的名字？...这条推文是否包含此人的位置？ 本文介绍如何使用NLTK和SpaCy构建命名实体识别器，以在原始文本中识别事物的名称，例如人员、组织或位置。...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。...在此表示中，每行有一个标记，每个标记具有其词性标记及其命名实体标记。...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。
我们将使用 spaCy Python 库把这三个工具结合起来，以发现谁是《圣经》中的主要角色以及他们都干了什么。我们可以从那里发现是否可以对这种结构化数据进行有趣的可视化。...依存关系是一种更加精细的属性，可以通过句子中单词之间的关系来理解单词。 单词之间的这些关系可能变得特别复杂，这取决于句子结构。对句子做依存分析的结果是一个树形数据结构，其中动词是树根。...依存关系也是一种分词属性，spaCy 有专门访问不同分词属性的强大 API（https://spacy.io/api/token）。下面我们会打印出每个分词的文本、它的依存关系及其父（头）分词文本。...计算机已经相当擅长分析句子中是否存在命名实体，也能够区分它们属于哪一类别。 spaCy 在文档水平处理命名实体，因为实体的名字可以跨越多个分词。...首先，让我们从 GitHub 存储库中以 JSON 的形式加载圣经。然后，我们会从每段经文中抽取文本，通过 spaCy 发送文本进行依存分析和词性标注，并存储生成的文档。
命名实体识别：这个词语是否是专有名词？ 我们将通过spaCy这个 python 库，来调用上述三种功能，从而对圣经中的主要角色进行挖掘，并分析他们的行为。...命名实体是指句子中的专有名词。计算机已经能很好地识别出句子中的命名实体，并区分其实体类型。 spaCy是在文档级层面进行命名实体识别的操作。这是因为一个实体的名称可能跨越多个词条。...首先，我们从 github 仓库中加载 json 格式的圣经。然后，对于抽取出的每段经文文本，利用spaCy对其进行依存分析和词性标注，并将分析后的结果储存起来。 ? ?...1）这个词条是否是句子的主语（即查看其依存关系是否是nsubj）； 2）这个词条的父词条是否是动词（一般情况下应该是动词，但有时词性标注会和依存分析得出矛盾的结果，我们还是谨慎一点吧。...当然我并非语言学家，因此可能此处存在着一些奇怪的极端例子）； 3）这个词条是否是指代人的命名实体，我们并不想对非人物的名词进行提取（为了简单起见，我们只提取每个角色的名字部分）。
有了这些信息，我们就可以开始收集一些非常基本的含义，比如句子中的名词包括“伦敦”“首府”，所以这句话有大概率是在谈论伦敦。...词形还原是通过检索词汇生成表格实现的，它也有可能具有一些自定义规则，可以处理人们从未见过的单词。 以下是经还原的例句，我们做的唯一改变是把“is”变成“be”： ?...利用依存树，我们可以自动整合信息，把讨论同一个事物的单词组合在一起。 比起下图这个形式： ? 我们可以对名词短语进行分组以生成： ? 是否要采取这一步骤取决于我们的最终目标。...在示例句子中，我们有以下名词： ? 这些名词中包含一些现实存在的东西，比如“伦敦”“英格兰”“英国”表示地图上的某个地理位置。...这看起来可能很简单，但如果你在整个伦敦维基百科的文章文本上运行同样的代码（而不是仅仅用三句话），你会得到令人印象深刻的结果，如下所示： Here are the things I know about
它只知道如何根据以前所见过的类似句子和单词来猜测词性。 在处理完整个句子后，我们会得到这样的结果，如下图所示： ? 有了这些信息之后，我们就可以开始收集一些非常基本的含义。...比如，我们看到这个句子中的名词包括“London”和“capital”，所以可以认为这个句子可能是在说 London。...词形还原通常是通过查找单词生成表格来完成的，也可能有一些自定义规则来处理你以前从未见过的单词。 下面是句子词形还原之后添加动词的词根形式之后的样子： ?...我们可以用依存句法解析树中的信息，自动将所有讨论同一事物的单词分组在一起。 例如，下面这个形式： ? 我们可以对名词短语进行分组来生成如下图所示： ? 是否采取这一步骤，要取决于我们的最终目标。...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？
是否存在更好的方法？当然！如果我们有足够的例子，我们甚至可以训练一个深度学习模型来获得更好的性能。...最初，据说该算法总共有 5 个不同的阶段来减少对其词干的影响，每个阶段都有自己的一套规则。 这里有一点需要注意，通常词干有一组固定的规则，因此，词根可能不和字典进行匹配。...也就是说，词干的语义可能不是正确的，并且可能没有出现在字典中（从前面的输出中可以看到例子）。 ▌词形还原 词形还原与词干提取非常相似，我们去掉词缀以获得单词的基本形式。...然而，这种情况下的基本形式被称为词根，而不是根词干。不同之处在于，词根始终是字典上一个正确的词（存在于字典中），但根词干可能不是这样。因此，词根，也被称为词元，永远出现在字典中。...需要注意的是，词形还原过程比词干提取要慢得多，因为除了通过删除词缀形成词根或词元的过程外还需要确定词元是否存在于字典中这一步骤。
我们可以假设英语中的每个句子都表达了一个独立的思想或想法。编写一个程序来理解一个句子比理解整个段落要容易得多。 编码一个句子分割模型可以很简单地在任何看到标点符号的时候拆分句子。...有了这些信息，我们就可以开始获取一些非常基本的意思了。例如，我们可以看到句子中的名词包括「伦敦」和「首都」，所以这个句子很可能说的的是关于伦敦。...我们唯一的改变是把「is」变成「be」。 步骤 5：识别停止词 接下来，我们要考虑句子中每个词的重要性。英语有很多填充词，它们经常出现，如「and」、「the」和「a」。...步骤 7：命名实体识别（NER） 现在我们已经完成所有困难的工作，终于可以超越小学语法，开始真正地提取想法。 在我们的句子中，我们有下列名词： ? 这些名词中有一些是真实存在的。...谷歌对「London」的自我完善的建议 但是要做到这一点，我们需要一个可能的完善建议的列表来向用户提出建议。我们可以使用 NLP 来快速生成这些数据。
命名实体识别和分类（NERC）是识别名称等信息单元的过程（包括人员，组织和位置名称），以及包括非结构化文本中的时间，日期，钱和百分比表达式等数值表达式。...目标是开发实用且与域无关的技术，以便自动高精度地检测命名实体。 上周，我们介绍了NLTK和SpaCy中的命名实体识别（NER）。...PassiveAggressiveClassifier from sklearn.naive_bayesimport MultinomialNB from sklearn.metricsimport classification_report 整个数据集不能装入一台计算机的内存中...nunique（），df.Word.nunique（），df.Tag.nunique（） （4544,10922,17） 我们有4,544个句子，其中包含10,922个独特单词并标记为17个标签。...POS和标签的句子。
在这个简单的例子中，整个文档仅仅是一个简短的句子。...对于这个句子中的每个单词，spaCy都创建了一个token，我们访问每个token中的字段来显示: 原始文本 词形（lemma）引理——这个词的词根形式 词性(part-of-speech) 是否是停用词的标志...，比如一个可能会被过滤的常用词 接下来让我们使用displaCy库来可视化这个句子的解析树: from spacy import displacy displacy.render(doc, style...当spaCy创建一个文档时，它使用了非破坏性标记原则，这意味着tokens、句子等只是长数组中的索引。换句话说，他们没有将文本切分成小段。...想象一下，有一个包含数百万元素的知识图谱:您希望在可能的地方限制搜索，以避免计算每个查询需要几天、几周、几个月、几年的时间。
数据集是不平衡的:与其他新闻相比，科技新闻的比例真的很小。这可能是建模过程中的一个问题，数据集的重新取样可能会很有用。...我举几个例子: 字数计数:计算文本中记号的数量(用空格分隔) 字符计数:将每个标记的字符数相加 计算句子数:计算句子的数量(以句点分隔) 平均字数:字数除以字数的总和(字数/字数) 平均句子长度:句子长度的总和除以句子的数量...首先，我将把整个观察集分成3个样本(政治，娱乐，科技)，然后比较样本的直方图和密度。如果分布不同，那么变量是预测性的因为这三组有不同的模式。...因为遍历数据集中的所有文本以更改名称是不可能的，所以让我们使用SpaCy来实现这一点。我们知道，SpaCy可以识别一个人的名字，因此我们可以使用它进行名字检测，然后修改字符串。...如果有n个字母只出现在一个类别中，这些都可能成为新的特色。更费力的方法是对整个语料库进行向量化并使用所有单词作为特征(词包方法)。
对于此类简单的文档分类任务，字数统计通常比较适用。它也可用于信息检索，其目标是检索与输入文本相关的文档集。这两个任务都很好解释词级特征，因为某些特定词的存在可能是本文档主题内容的重要指标。...我们使用 Pandas 和 scikit-learn 中的CountVectorizer转换器来计算前 10,000 条评论的 n-gram。 ? ? ?...停用词 分类和检索通常不需要对文本有深入的理解。 例如，在"Emma knocked on the door"一句中，"on"和"the"这两个词没有包含很多信息。...空格字符通常是好的分隔符，正如标点符号一样。如果文本包含推文，则不应将井号（#）用作分隔符（也称为分隔符）。 有时，分析需要使用句子而不是整个文档。...这种方法的问题是最常发生的，这种可能不是最有用的。 表 3-2 显示了整个 Yelp 评论数据集中最流行的 bigram（n=2）。
Sentence level则是以每个句子作为单独的分析对象，由于句子与句子间可能存在某些关联，因此我们不能将其认为是观点明确的。...Aspect-aware Attention 基于面向属性的特征，通过基于检索的注意力机制生成了隐藏状态向量Hc的精确表示。...这个思路是从隐藏状态向量中检索与属性单词在语义上相关的重要特征，并因此为每个上下文单词设置基于检索的注意力权重。...在另一方面通过spacy工具，在结合SenticNet的基础上生成词语之间的依赖最后输入到GCN中完成分类。...图4 模型架构图 对于每一句话作者首先采用了最基本的spacy工具生成词语间的邻接矩阵（spaCy 是一个 Python 和 CPython 的 NLP 自然语言文本处理库，GitHub - explosion
我们等到的信息中，名词有两个，分别是伦敦和首都。伦敦是个独特的名称，首都是个通用的称谓，因此我们就可以判断，这句话很可能是在围绕伦敦这个词说事儿。...这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。但是，并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的。...Step 6：解析依赖关系 解析句子中每个词之间的依赖关系，最终建立起一个关系依赖树。这个数的root是关键动词，从这个关键动词开始，把整个句子中的词都联系起来。 ?...提示：上述步骤只是标准流程，实际工作中需要根据项目具体的需求和条件，合理安排顺序。 安装spaCy 我们默认你已经安装了Python 3。如果没有的话，你知道该怎么做。接下来是安装spaCy： ?...GPE：地理位置、地名 FAC：设施、建筑 DATE：日期 NORP：国家、地区 PERSON：人名 我们看到，因为Londinium这个地名不够常见，所以spaCy就做了一个大胆的猜测，猜这可能是个人名
，通常在一个单一的集成模型中建模整个句子。...文件加载:加载各种格式(.txt、.json、.csv)的文本语料库。 分词:把句子分解成一串单词。 从文本语料库生成一个词汇表列表。 单词编码:将单词映射为整个语料库的整数，反之亦然。...我们必须在seq2seq模型中设计相同的编码器和解码器模块。 以上可视化适用于批处理中的单个句子。 假设我们的批处理大小为5，然后一次将5个句子（每个句子带有一个单词）传递给编码器，如下图所示。 ?...此方法的作用类似于正则化。因此，在此过程中，模型可以快速有效地进行训练。 以上可视化适用于批处理中的单个句子。...提供输入（德语）和输出（英语）句子 将输入序列传递给编码器并提取上下文向量 将输出序列传递给解码器，以及来自编码器的上下文向量，以生成预测的输出序列 ? 以上可视化适用于批处理中的单个句子。
从句子中提取维基百科信息 有几种工具可用于处理来自维基百科的信息。对于文本数据的自动处理，我们使用了一个名为SpikeX的spaCy开放项目。...有不同的方法处理这项任务：基于规则的系统，训练深层神经网络的方法，或是训练语言模型的方法。例如，Spacy嵌入了一个预训练过的命名实体识别系统，该系统能够从文本中识别常见的类别。...SpikeX进行处理，并从句子中检测到的相应Wikipedia页面中提取类别。...提取的主题的标签是指与SpikeX匹配的Wikipedia页面的类别。如果我们使用这种方法聚合每个句子的主题，我们就可以更好地表示整个文档。 在句子中划分类别的频率可以更广泛地了解文本的主题分布。”...我们现在使用整个专利文本（可在Google专利中获得）来查找分类分布。 如我们所见，我们可以自动检测整个文档的主题（或类别）（在本例中是专利）。看看前5个类别，我们可以推断出这项专利是关于什么的。
在文本分析方面，NLP 算法可以执行一系列功能，包括： 文本挖掘 文本分析 文本分类 语音识别 语音生成 情绪分析 词序生成 机器翻译 创建对话系统 以及其他 此功能使 NLP 处于深度学习环境的最前沿...Python 的 NLP 库旨在尽可能轻松地进行文本预处理，以便应用程序可以将自由文本句子准确地转换为可由机器学习 (ML) 或深度学习 (DL) 管道使用的结构化特征。...SpaCy 可用于在深度学习环境中对文本进行预处理，构建理解自然语言的系统以及创建信息提取系统。...例如， tokenization 在 NLP 中用于将段落和句子拆分为更小的组件，这些组件可以分配特定的、更易于理解的含义。 NLTK 的界面非常简单，有超过 50 个语料库和词汇资源。...Genism Genism 是一个定制的 Python 库，旨在使用大量语料库资源提供文档索引、主题建模和检索解决方案。 Genism 中的算法取决于内存，涉及语料库的大小。
spaCy中的多任务学习 灾难性的遗忘问题最近对于spaCy用户变得更加相关，因为spaCy v2的部分语音，命名实体，句法依赖和句子分割模型都由一个卷积神经网络产生的输入表示。...这允许各种型号共享了大部分的权重，使得整个模型非常小 – 最新版本只有18MB，而之前的线性模型几乎有1GB。...默认的spaCy模式在这种类型的输入上表现不佳，因此我们想在一些我们要处理的文本类型用户命令的例子中更新模型。...这种解析是错误的 – 它将动词“搜索”当成了名词。如果你知道句子的第一个单词应该是动词，那么你仍然可以用它来更新spaCy的模型。...是否所有词都标记为VBP？这句话的第一个词是什么？是否搜索了所有实例？我们需要向模型提供更多有关我们正在寻找的解决方案的信息，学习问题将不受约束，我们也不可能获得我们想要的解决方案。
从维基百科中提取信息 有几种工具可用于处理来自Wikipedia的信息。对于涉及文本数据自动处理的问题，我们使用了一个名为SpikeX的spaCy项目。...有许多不同的方法可以处理达到高精度的任务：基于规则的系统，训练深度神经网络的方法或细化预训练的语言模型的方法。例如，Spacy嵌入了一个预先训练的命名实体识别系统，该系统能够从文本中识别常见类别。...另一个著名的方法是TextRank，它是一种使用网络分析来检测单个文档中主题的方法。最近，在NLP中的高级研究还引入了能够在句子级别提取主题的方法。...提取的主题标签是指与SpikeX匹配的Wikipedia页面的类别。如果我们使用这种方法汇总每个句子的主题，那么整个文档将有更好的表示形式。 ?...展望前5个类别，我们可以推断出专利的含义。无需任何预训练任务即可完成此操作。 总结 十多年来，维基百科已被用作知识的来源，并已在多种应用中反复使用：文本注释，分类，索引，聚类，搜索和自动分类法生成。
为了将它们应用到您的业务用例中，您不必详细地了解这些架构。但是，您需要知道，对于什么架构能够交付最佳结果，是否仍然存在重大疑问。 如果对最佳架构没有共识，那么就很难知道应该采用什么方法(如果有的话)。...类似地，像Word2Vec这样的方法现在是Python NLP库(如spaCy)的标准部分，在spaCy中它们被描述为“实用NLP的基石”。如果你想快速分类常见的文本，那么word嵌入就可以了。 ?...这使得我们很难知道句子的上下文，也很难预测正确的下一个单词。相比之下，在RNN中，我们可以参考句子中前面的单词，然后生成下一个单词是“bank”的概率。...GTP-2模型的发布受到了很多关注，因为创建者声称，考虑到大规模生成“虚假”内容的可能性，发布完整的预训练模型是危险的。不管它们的发布方法有什么优点，模型本身都是在Transformer架构上训练的。...这与ELMo和Universal Sentence Encoder (USE)的出版是一致的。使用的是一种新的模型，它使用转换器架构的编码器部分来创建句子的密集向量表示。 5.
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