我使用scattertext来解析xlsx中的文档,但我使用的是非英语语言,我很乐意添加词汇化和标记化。我只在spaCy上检查过,它可以工作,但我不知道如何将它集成到我的散点图中。
import pandas as pd
import spacy
import pl_core_news_sm
nlp = spacy.load("pl_core_news_sm")
#nlp = pl_core_news_sm.load()
import scattertext as st
from pprint import pprint
from spacy.lang.pl.stop_w
我想在Spacy中使用德语的lemmatizer,但我对结果感到非常惊讶: import spacy
nlp = spacy.load("de_dep_news_trf")
[token.lemma_ for token in nlp('ich du er sie mein dein sein ihr unser')] 给出 ['ich', 'du', 'ich', 'ich', 'meinen', 'mein', 'mein', 'mei
在我用向量作为递归神经网络的输入后,我用spacy将句子中的每个单词替换成一个数字/代码。
import spacy
str="basing based base"
sp = spacy.load('en_core_web_sm')
sentence=sp(str)
for w in sentence:
print(w.text,w.lemma)
在第一层神经网络中有角点,嵌入层中,我要知道查表中的最大单词数,有人知道这个数字吗?谢谢
我正在尝试提取句子列表中包含术语"mais“的句子,但打印结果(有它的句子和没有它的句子)显示的数据比实际总数要少。通常,提取和未提取的列表应该与原始文件中的句子总数相对应,但在我的例子中,不是这样的。
import spacy.attrs
from spacy.attrs import POS
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.lang.fr import French
from spacy.tokenizer import Tokenizer
from spacy.util import compile_prefi
我试图使用spacy,以便从文本中获得正确的名称,但是当我运行代码时,我得到了
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/L/Desktop/spacy.py", line 2, in <module>
import spacy
File "C:\Users\L\Desktop\spacy.py", line 3, in <module>
from spacy.matcher import Matcher
ModuleNotFoundError: No mo
我有800多万行文本,我想要删除所有停用词,并使用dask.map_partitions()对文本进行词条分类,但得到以下错误:
AttributeError: 'Series' object has no attribute 'split'
有没有什么方法可以将函数应用于数据集?
谢谢你的帮助。
import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
from spacy.lang.en import stop_words
cachedStopWords = list(stop_words.STOP_WORDS)
d
为了一种非英语语言,我需要将FastText向量转换为SpaCy,为此我构建并安装了一个自定义.tar.gz模型。现在,我想将包与SpaCy链接起来,但是旧的命令已经被取消了。
我尝试了以下步骤:
- pip install dist/cs_model-0.0.0.tar.gz
- python -m spacy link cs_model cs
错误:
As of spaCy v3.0, model symlinks are not supported anymore. You can load trained pipeline packages using their full nam
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?
我正在将Twitter集成到我的移动应用程序中。我想得到朋友或追随者的身份证和昵称。我可以找到的一个解决方案是,使用“朋友/I”获取好友/追随者I,然后使用" user /show“获取用户信息。
但是," user /show“返回用户的扩展信息,如果用户有很多朋友/追随者(比如1000),那么获取用户的昵称将非常缓慢。
我想知道是否有任何API只返回朋友或追随者的ids和昵称。或者有其他轻量级的方法来解决这个问题。
我正在用python编写一个程序,该程序接受用户名的输入,并从单独文本文件中的单词中给用户一个昵称或“新名称”。
#This file takes a name input from the user, gives the user a new name, and then saves the username and #new name in a separate "companion" file.
import random
import NameGenCompanion as NGC
unloggedname=1
Dict = open('Dictionary.t
我正在使用spacy对文档中的自定义跨度进行分类。然后,我为每种类型的跨度在跨度上创建自定义扩展。
文件的例子是:
from spacy.tokens import Span
city_getter = lambda span: any(city in span.text for city in ("New York", "Paris", "Berlin"))
Span.set_extension("has_city", getter=city_getter)
doc = nlp("I like New York in A