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:
import requests
from spacy.lang.en import English
from spacy.matcher import PhraseMatcher
from spacy.tokens import Doc, Span, Token
class RESTCountriesComponent(
我正在尝试加载我之前训练过的spaCy文本分类模型。训练完成后,模型被保存到en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz文件中。 我想在jupyter笔记本上使用这个模型,但是当我这样做的时候 import spacy
spacy.load("spacy_files/en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz") 我得到了 OSError: [E053] Could not read meta.json from spacy_files/en_textcat_demo-0.0.0.tar.gz 在这里加载模型的正确方法是什么?
要更改语言模型中IS_CURRENCY的定义,请使用以下代码。
from spacy.lang.nl import EnglishDefaults, English
def is_currency(text):
"""
Custom function used for detecting currency symbols.
:param text: The text that is to be checked.
:return: A boolean.
"""
# Stripping pu
我想用Universal Sentence Encoder on TensorFlow Hub嵌入来计算Word Mover's Distance。 我已经在spaCy for WMD-relax上尝试过这个例子,它从spaCy加载'en‘模型,但我找不到另一种方法来提供其他嵌入。 在gensim中,它似乎只接受load_word2vec_format文件(file.bin)或load文件(file.vec)。 据我所知,有人写了一个Bert to token embeddings based on pytorch,但它没有推广到tf-hub上的其他模型。 是否有其他方法可以
我用快速文本创建了自己的单词向量,如下所示:
model = fasttext.train_unsupervised("corp.txt", model = "skipgram") #train model
model.save_model("`my_model.bin`") #save model
现在我想用向量加载一个spacy模型。为此,我必须运行以下命令来创建spacy模型
python3 -m spacy init-model de model --vectors-loc some_file.vec
然后我应该可以像这样加载它:
nlp
我能够安装spaCy并下载标准的英文版本(en_core_web_sm)。 但是,通过加载标准数据模型,我收到了以下错误消息: import spacy
# Load English tokenizer, tagger, parser and NER
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
ValueError: [E1005] Unable to set attribute 'POS' in tokenizer exception for ' '.
Tokenizer exceptions are o
我正在使用google中的spacy来构建一个NER模型,我已经下载了spaCy 'en_core_web_lg‘模型
import spacy.cli
spacy.cli.download("en_core_web_lg")
我收到一条消息说
✔ Download and installation successful
You can now load the model via spacy.load('en_core_web_lg')
然而,当我尝试加载模型时
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
打印
我正试图在我的SpaCy中从PyCharm中加载一个NLP模型'en‘,并且使用Python2.7。
加载'en‘模型的代码是nlp = spacy.load('en', disable=['parser', 'ner'])
但是,我收到了以下错误
IOError: [E050] Can't find model 'en'. It doesn't seem to be a shortcut link, a Python package or a valid path to a data direct
因此,我正在尝试制作一个seq到seq模型,用于使用像kaggle笔记本和google colab这样的在线笔记本上的py手电筒将德文翻译成英语。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import Multi30k
from torchtext.data import Field, BucketIterator
import numpy as np
import spacy
import random
from torch.utils.tensorboard
我正在用Spacy-Transformers来建立一些NLP模型。
说:
spacy-transformers
预培训的spaCy管道,XLNet和GPT-2
该页上的示例代码显示:
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_trf")
doc = nlp("Apple shares rose on the news. Apple pie is delicious.")
根据我从中学到的内容,"en_core_web_trf“似乎是使用BERT模型的spacy.load()包。我已经搜索了,还没有看到
我正在尝试使用python制作一个聊天机器人,为此我使用Spacy进行实体识别,因此我安装了预建Spacy英语语言模型(Medium)来从用户话语中提取实体,但问题是,当我加载模型以从用户话语中提取实体时,需要31秒来加载模型,因为在我的情况下,我正在使聊天机器人的时间变得非常重要。需要你们所有人的一些指导吗,还有其他选择吗?任何帮助都将不胜感激
下面是从用户话语中提取实体的代码:
import spacy
import time
def extractEntity(userUtterance):
''' This funtion returns a list