情感词在否定的语义范围内表现出很大的不同。我想使用稍微修改过的版本--它们检测到诸如no、not等单词,然后再将"neg"-suffix添加到出现在否定句和子句级标点符号之间的每个单词中。我希望创建类似于来自spaCy的依赖解析的东西。
import spacy
from spacy import displacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp(u'$AAPL is óóóóópen to ‘Talk’ about patents with GOOG definitely not the treatment #sam
假设我们有nlp = spacy.load('en_core_web_sm')。在输入len(nlp.Defaults.stop_words)时,它返回326,但是当我运行以下代码(实际上是计算词汇表的停止词)时,我得到了111
i=0
for word in nlp.vocab:
if word.is_stop:
print(word.text)
i+=1
print(i)
考虑到(想必) Defaults.stop_words和nlp.vocab都使用通过nlp = spacy.load('en_core_web_sm'
我是新的spacy和玩下面的脚本;
import spacy
from spacy.language import Language
from spacy.matcher import Matcher
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "Google announced a new Pixel at Google I/O. The Google I/O is a great place to get all the updates from Google I/O."
def add_event_ent(ma
我有一个字符串列表,如下所示
sent_list = ["Carrefour is in France", "Apple pie is delicious", "Amazon has just delivered", ...]
我的代码可以在下面获得单词嵌入
import spacy
nlp = spacy.load("en_trf_bertbaseuncased_lg")
for sent in sent_list:
print(nlp(sent).vector)
当列表很大(>10000)时,这需要相当长的时
我想做的是 我想提取的词,这是在spaCy上,自然语言操作系统的具体标签。 specific labels on spaCy 在下面的例子中,我希望打印单词English,因为选择了标签LANGUAGE。 English 问题 没有用于提取每个单词上的标签的示例代码。 我如何修复下面的错误? TypeError: Argument 'string' has incorrect type (expected str, got spacy.tokens.token.Token) 当前代码 import spacy
from spacy import displacy
nlp =
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(
我想发送一个json对象,如下所示:
{
"message" : "Your account XXXXXXXXXX-1234 has been credited with 10,0000 from abc@upi.com"
}
从前台。现在使用node,我想要解析这个sms,以获得谁是发送者和其他东西。还有什么NLP库可以使用不同的正则表达式格式来检测发件人、收件人或消息类型?
当我在我的句子中应用否定句时,我希望否定句将特定的短语作为一个整体来考虑,并给出它的输出。
import en_core_sci_lg
from negspacy.negation import Negex
nlp = en_core_sci_lg.load()
negex = Negex(nlp, language = "en_clinical_sensitive")
nlp.add_pipe(negex, last=True)
doc = nlp(""" patient has no signs of shortness of breath. &
我编写了一段代码来查找字符串中存在的位置。
import spacy
nlp= spacy.load('en')
doc1='Pune, India'
doc2='India, Pune'
doc3='Pune India'
doc4='India Pune'
print([(X.text, X.label_) for X in nlp(doc1).ents])
print([(X.text, X.label_) for X in nlp(doc2).ents])
print([(X.text, X.label
区分这两者的简单方法是什么?
the movie received critical acclaim
the movie did not attain critical acclaim。
在我看来,nlp的“情感分析”可以帮我做到这一点。所以我用的是Textblob 。但这两个句子的polarity都是0.0。
运行代码时会收到以下错误:
The method get(Class) is undefined for the type String.
我理解为什么我会遇到这个问题,因为get()方法不能在字符串上运行。然而,我希望有人能建议我如何解决这个问题?所有的建议都非常感谢。我得到问题的代码部分是:
public static void averageSent(String review)
{
//populate sentence array with each sentence of the review
String [] sentences = re
我在试图标记一个句子。我已经安装了openNLP和NLP包,但是当我试图在一个句子上运行tokenize函数时,我得到了以下数组:
Error: could not find function "tokenize"
> library(NLP)
> library(openNLP)
> s
[1] "This is a sentence."
> tokenize(s,"en")
Error: c
在SpaCy中,您可以像这样设置文档的扩展名:
Doc.set_extension('chapter_id', default='')
doc = nlp('This is my text')
doc._.chapter_id = 'This is my ID'
但是,我有数以千计的文本文件需要由NLP处理。SpaCy建议使用pipe实现这一点:
docs = nlp.pipe(array_of_texts)
如何在pipe期间应用我的扩展值
为什么在Python中得到类似于"Integer是必需的“这样的错误?
import spacy
from spacy.lang.en import English
nlp = English()
from spacy.lang.en.stop_words import STOP_WORDS
doc = nlp('Hello World')
for word in doc:
print(nlp.vocab[word].is_stop)
误差
------------------------------------------------------------
我是Spacy和NLP的新手。在使用Spacy进行句子切分时,我遇到了以下问题。
我试图标记成句子的文本包含编号列表(编号和实际文本之间有空格),如下所示。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
text = "This is first sentence.\nNext is numbered list.\n1. Hello World!\n2. Hello World2!\n3. Hello World!"
text_sentences = nlp(text)
for sentence in text_