目前,我正试图使用spacy来训练文本分类器,我遇到了以下问题:使用spacy.blank('en')创建空白模型与使用经过预先训练的模型spacy.load('en_core_web_sm')有什么区别。为了了解我编写的代码的不同之处:
text = "hello everyone, it's a wonderful day today"
nlp1 = spacy.load('en_core_web_sm')
for token in nlp1(text):
print(token.text, token.le
我正在尝试检索我的spaCy模型在将正确的标签分配给实体时的概率。我使用的是spaCy版本3.0.5。 threshold = 0.5
for i in testing_raw:
doc = nlp_updated(i)
beams = nlp_updated.beam_parse([ doc ], beam_width = 16, beam_density = 0.0001)
entity_scores = defaultdict(float)
for beam in beams:
for score, ents in n
在spacy的文本分类示例中,有两个标签指定了正和阴性。因此,猫的得分被表示为
cats = [{"POSITIVE": bool(y), "NEGATIVE": not bool(y)} for y in labels]
我正在使用多标签分类,这意味着我有两个以上的标签标记在一个文本中。我增加了我的标签
textcat.add_label("CONSTRUCTION")
为了指定我用过的猫分数
cats = [{"POSITIVE": bool(y), "NEGATIVE": not bool(y)} for y
我正在尝试用spaCy编写一个最小的文本分类器。我编写了以下代码片段来训练文本分类器(不训练整个NLP管道):
import spacy
from spacy.pipeline import TextCategorizer
nlp = spacy.load('en')
doc1 = u'This is my first document in the dataset.'
doc2 = u'This is my second document in the dataset.'
gold1 = u'Category1'
gold2
我正在尝试使用spaCy训练一个基本的文本分类模型。我有一个文本列表,我想建立一个模型,将文本分类为outcome1或outcome2。假设我的数据是这样的:
texts = ["This is the first example text",
"This is the second example text",
"This is yet another text"]
y = ["outcome2", "outcome1", "outcome1"]
我的问题是,我
让我们假设我们已经在一个不错的CSV文件中为文本分类标记了数据。我们有两列-“文本”和“标签”。我有点想要理解spacy V3。文档。如果我正确理解spacy示例的主要来源,v3文档就是这个项目())。
但是,培训数据已经以预期的JSON嵌套结构格式准备好了。
如果我想在spacy v3中执行服装文本分类,我需要将数据转换为示例结构-例如,这里()。
如何从熊猫的数据框架到这里?神童是否支持将数据标记为spacy格式?让我们有一个数据集的小例子
pd.DataFrame({
"TEXT":[
"i really like this post",
我使用spaCy进行文本分类项目。我非常关注spaCy代码示例。唯一重要的区别是我在示例中使用了两个类别,而不是一个类别。我不明白哪里出了问题,因为我检查了一下,我加载的数据的格式与原始示例中的格式相同。下面是相关代码(完整代码如下): def load_data(limit=0, split=0.8):
"""Load the patents data."""
# Partition off part of the train data for evaluation
temp=pd.read_csv(excel + &
我正在尝试使用spaCy库对数据框列中的城市(或非城市)进行分类。我的数据框如下:
City Match eLocations Match Country Match Region Match CountryCity Match Null Count Null Percent
0 Los Angeles Long Beach Long Beach Long Beach Los Angeles 0 0.0
2 Santos Santos Santos
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?
我使用spacy对一个句子进行了依赖分析,并获得了语法依赖标记。
import spacy
nlp = spacy.load('en')
doc = nlp('Wall Street Journal just published an interesting piece on crypto currencies')
for token in doc:
print("{0}/{1} <--{2}-- {3}/{4}".format(
token.text, token.tag_, token.dep_, token.
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
我正在探索令人惊叹的python库,我得到了以下信息:
text='The Titanic managed to sail into the coast intact, and Conan went to Chicago.'
token_pos=token.pos_表示spacy_doc中的令牌,token_tag=token.tag_表示在spacy_doc中的令牌,在spacy_doc中用于令牌的token_dep=token.dep_
token_pos
['DET', 'PROPN', 'VERB', 'PART
第一次在这里使用NLP的经验。我有大约50万条推特。我试图使用spacy删除停止词、狐猴化等,然后将处理过的文本传递给分类模型。由于数据的大小,我需要多个处理才能以合理的速度完成这一任务,但一旦获得生成器对象,就无法知道该如何处理它。
在这里,我加载spacy并通过标准管道传递数据:
nlp = spacy.load('en')
tweets = ['This is a dummy tweet for stack overflow',
'What do we do with generator objects?']
spacy
我尝试从木星笔记本中的HuggingFace文档中执行标准的介绍示例:
from transformers import pipeline
classifier = pipeline("sentiment-analysis")
classifier("I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.")
导入管道方法显然有效--没有错误消息。如果在下一行中声明分类器,则会得到以下错误:
/var/folders/m_/sn4z8b8s6676slgsrc3smg7w0000gn/T/ipy
根据SPACY的创建者,从文本列表创建文档对象的最有效方法如下
docs = list(nlp(texts))
其中:
nlp:经过训练的空间模型
texts:我们想要转换为doc对象的文本列表
docs:从列表文本派生的文档对象列表
但是,当我将此代码与spacy-stanza语言模型一起使用时,会收到一条错误消息:
AssertionError: If neither 'pretokenized' or 'no_ssplit' option is enabled, the input to the TokenizerProcessor must be a
我试图通过使用SpaCy解释预测来提高SHAP二进制文本分类模型的可解释性。下面是我到目前为止尝试过的(下面是教程):
nlp = spacy.load("my_model") # load my model
explainer = shap.Explainer(nlp_predict)
shap_values = explainer(["This is an example"])
但我得到了AttributeError: 'str' object has no attribute 'shape'。nlp_predict是我编写的
我只是尝试将文档的子部分标记为按照的跨度
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
sentence = "The car with the white wheels was being confiscated by the police when the owner returns from robbing a bank"
doc = nlp(sentence)
doc.spans['remove_parts'] = [doc[2:6], doc[9:12]]
doc.spans['
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
我使用SpaCy来获取命名实体。但是,它总是将新的线条符号错误地标记为命名图元。 下面是输入文本。 mytxt = """<?xml version="1.0"?>
<nitf>
<head>
<title>KNOW YOUR ROLE ON SUPER BOWL LIII.</title>
</head>
<body>
<body.head>
<hedline>
<hl1>KNOW YOUR ROLE ON SUPER B
我正在开发一个使用Spacy的代码库。我使用以下方法安装了spacy:
sudo pip3 install spacy
然后
sudo python3 -m spacy download en
在最后一条命令的末尾,我收到了一条消息:
Linking successful
/home/rayabhik/.local/lib/python3.5/site-packages/en_core_web_sm -->
/home/rayabhik/.local/lib/python3.5/site-packages/spacy/data/en
You can now load the m
我想用spacy对文本进行分类我是基于spacy的texcat_demo项目的,基于它,json应该看起来像这样 {"text": "Sorpresa: Ceferin comió con Piqué y Laporta", "cats": {"AR": 0, "ES": 1, "PT": 0 } }
{"text": "Puado, de calabazas al Madrid a una renovación prioritaria","cats&