TextCategorizer.predict如何与spaCy协同工作？
TextCategorizer.predict是spaCy中用于文本分类的方法。它可以用于对给定的文本进行分类，以识别文本所属的预定义类别。
要与spaCy协同工作，首先需要安装并导入spaCy库。然后，按照以下步骤进行操作：
- 加载spaCy模型：使用
spacy.load()方法加载所需的spaCy模型。例如，可以使用以下代码加载英文模型：
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")- 创建TextCategorizer组件：使用
nlp.create_pipe()方法创建一个TextCategorizer组件，并将其添加到spaCy的处理流程中。可以通过指定组件的名称和配置参数来创建它。例如，以下代码创建一个名为"textcat"的TextCategorizer组件：
textcat = nlp.create_pipe("textcat", config={"exclusive_classes": True})
nlp.add_pipe(textcat, last=True)- 添加标签：使用
textcat.add_label()方法添加文本分类的标签。可以根据具体的应用场景和需求添加一个或多个标签。例如，以下代码添加了两个标签："positive"和"negative"：
textcat.add_label("positive")
textcat.add_label("negative")- 训练模型：使用训练数据对TextCategorizer组件进行训练，以便它能够学习如何对文本进行分类。训练数据应包含一系列的文本样本和对应的标签。例如，以下代码使用训练数据进行模型训练：
train_data = [("This is a positive review.", {"cats": {"positive": 1, "negative": 0}}),
("This is a negative review.", {"cats": {"positive": 0, "negative": 1}})]
for text, annotations in train_data:
doc = nlp(text)
textcat.update([doc], [annotations])- 进行预测：使用TextCategorizer.predict方法对新的文本进行分类预测。例如，以下代码对给定的文本进行分类预测：
text = "This is a test sentence."
doc = nlp(text)
predicted_labels = textcat.predict([doc])在以上步骤中，可以根据具体的需求和场景进行调整和扩展。此外，spaCy还提供了其他功能和组件，如命名实体识别、依存句法分析等，可以与TextCategorizer.predict方法结合使用，以构建更复杂的自然语言处理应用。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
相关·内容
1回答
训练基本的spacy文本分类模型
python、nlp、spacy
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
浏览 9提问于2021-07-23得票数 5
1回答
TextCategorizer.predict如何与spaCy协同工作？
label、classification、spacy、predict
我一直在遵循spaCy的文本分类快速入门指南。
假设我有一个非常简单的数据集。
TRAIN_DATA = [
("beef", {"cats": {"POSITIVE": 1.0, "NEGATIVE": 0.0}}),
("apple", {"cats": {"POSITIVE": 0, "NEGATIVE": 1}})
]
我正在训练一个管道来对文本进行分类。它经过训练，损失率很低。
textcat = nlp.create_pipe("p
浏览 12提问于2019-08-06得票数 2
回答已采纳
1回答
我想用下面的TextCategorizer对训练一个(text, label)模型。
标签颜色
门是棕色的。
谷仓是红色的。
这朵花是黄色的。
标签动物
马在跑。
鱼在跳。
鸡睡着了。
我正在中复制示例代码。
textcat = TextCategorizer(nlp.vocab)
losses = {}
optimizer = nlp.begin_training()
textcat.update([doc1, doc2], [gold1, gold2], losses=losses, sgd=optimizer)
文档变量可能只是nlp("T
浏览 1提问于2018-02-16得票数 7
回答已采纳
1回答
在spacy中进行多类分类时出错
python、nlp、spacy、multiclass-classification
我正在尝试进行多类分类，使用crowdflower文本分类.Below是我的代码：
from __future__ import unicode_literals, print_function
from __future__ import unicode_literals
from pathlib import Path
import pandas as pd
import spacy
from spacy.util import minibatch, compounding
def main(model=None, output_dir=None, n_iter=20):
浏览 9提问于2018-02-25得票数 3
1回答
如何在文件中逐行部署Spacy训练的分类模型？
python-3.x、spacy
使用textcat进行spacy文本分类的例子很少。类似这样的东西
def load_data(limit=0, split=0.8):
train_data = train
np.random.shuffle(train_data)
train_data = train_data[-limit:]
texts, labels = zip(*train_data)
cats = [{'POSITIVE': bool(y)} for y in labels]
split = int(len(train_data) * spli
浏览 12提问于2019-08-10得票数 0
1回答
如何用不同的数据标签训练spacy文本分类？
python、pandas、spacy
我想用标签和数据数据来训练spacy文本分类器。但我不能正确的training_data，并通过它的训练。
Dataframe示例：
category word score
0 anger fasten 0.0
1 anger morals 1.0
2 anger tributary 0.0
3 anger changer 0.0
4 anger morality 0.0
... ... ... ...
184125 trust amber 0.0
184126 trust pulmonary 0.0
18
浏览 2提问于2020-09-03得票数 0
回答已采纳
1回答
自定义文本分类模型-未初始化组件“textcat”的标签
python、python-3.x、spacy
我正在尝试在一些培训数据上创建一个自定义模型。为此，我想培训一个自定义文本分类模型。这是我的方法(简化)：
首先，我有一些训练数据，看起来如下：
train_data = [('Some text....', {'cats': {'POSITIVE': True, 'NEGATIVE': False}}), ("Another text......", {'cats': {'POSITIVE': True, 'NEGATIVE': False}})]
然后，我尝试创建
浏览 0提问于2021-02-19得票数 0
1回答
是否有优化SpaCy培训的方法？
python、performance、machine-learning、spacy
我目前正在训练一个多标签文本分类的SpaCy模型。有6个标签:愤怒、期待、厌恶、恐惧、joy、悲伤、惊讶和信任。数据集超过200 K。然而，每一时期都需要4个小时。我想知道是否有一种方法可以优化训练并加快速度，也许我在这里跳过了一些可以改进模型的东西。
TRAINING_DATA
TRAIN_DATA = list(zip(train_texts, [{"cats": cats} for cats in final_train_cats]))
[...
{'cats': {'anger': 1,
'anticipation
浏览 3提问于2020-09-04得票数 1
回答已采纳
1回答
SpaCy二进制文本分类
machine-learning、classification、nlp、spacy
我有两个文件夹的数据集。其中一个包含与个人信息(如姓名、电子邮件、地址等)相关的文档(文本、pdfs)，另一个包含非个人信息。
我必须使用Spacy训练一个基于这两个文件夹的模型。因此，当我们预测一个给定的文档时，它应该在这两个文件夹之间进行预测。
我试着写了很多借鉴吉顿的代码，但似乎什么都没有用。
所以，有人能给我一个代码样本来根据上面给出的信息来训练一个模型并进行预测吗？
我在下面的代码上做了一些操作
import spacy
from spacy import displacy
from spacy.util import minibatch, compounding
train_da
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
1回答
基于Spacy的新闻文章文本分类
machine-learning、classification、spacy、text-classification、multilabel-classification
Dataset：包含1500数据的Csv文件，列为(文本、标签)，其中文本是尼泊尔语的新闻文章，Label是其类型(健康、世界、旅游、天气等)。
我正在使用来训练我的文本分类模型。到目前为止，我已经将数据集转换为如下所示的数据格式
然后通过代码转换成可接受的空间格式。
dataset['tuples'] = dataset.apply(
lambda row: (row['Text'],row['Labels']), axis=1)
training_data = dataset['tuples'].tolist()
这
浏览 3提问于2020-06-09得票数 0
回答已采纳
2回答
Spacy文本分类分数
nlp、spacy、text-classification
我是NLP文本分类的新手，正在尝试理解基础知识。看起来Spacy更适合我的任务和经验。我已经阅读了所有的文档，并在我自己的输出文件夹中使用默认的plac参数运行了来自https://spacy.io/usage/training#example-textcat的示例代码。然后，我写了一个测试文件： import spacy
output_dir="train_output_orig"
test_text = [
"This movie sucked",
"It's a great one",
"I&#
浏览 21提问于2019-02-20得票数 0
1回答
斯佩西的伯特模型学不到
python、spacy、text-classification、multiclass-classification、bert-language-model
我一直在尝试使用spaCy的预先训练的伯特模型( de_trf_bertbasecased_lg )来提高我的分类项目的准确性。我过去经常用de_core_news_sm从头开始构建一个模型，一切都很好:我的准确率在70%左右。但现在我使用的是伯特预培训模型，我获得了0%的准确率。我不认为它有那么糟糕的效果，所以我假设我的代码只是一个问题。我可能错过了一些重要的东西，但我想不出是什么。我以中的代码为例。
这是我的代码：
import spacy
from spacy.util import minibatch
from random import shuffle
spacy.require_
浏览 3提问于2020-05-21得票数 2
回答已采纳
1回答
SpaCy在spacy-lookups-data中找不到语言'en‘的表lexeme_norm
python、nlp、spacy
我正在尝试用SpaCy训练一个文本分类管道： import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
nlp.add_pipe("textcat", last=True)
other_pipes = [pipe for pipe in nlp.pipe_names if pipe != 'textcat']
with nlp.disable_pipes(*other_pipes):
optimizer = nlp.begin_training()
# training logic 但是，
浏览 155提问于2021-02-25得票数 4
回答已采纳
1回答
SpaCy - TextCategorizer -书包:有方法显示矢量化文档吗？
python、nlp、spacy、text-classification、spacy-3
我刚刚使用Space3.0训练并实现了一个文本分类器。一切顺利，但我希望可视化矢量化文档([13, 0, 0, 120..etc])，以便更好地理解驱动单词袋(BoW)模型在特定类中对文档进行分类的特性(words)。
nlp = spacy.load('./nlp_single_label_cli/output/model-best')
documents = pd.read_csv(target_directory+'_ocr.csv')
...
test_texts = documents['text'].values
test_d
浏览 7提问于2022-03-28得票数 1
1回答
spaCy分类器：“unicode”对象没有属性“”to_array“”
python、nlp、classification、spacy
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
浏览 0提问于2018-05-15得票数 1
2回答
空间TextCat评分在MultiLabel分类中的应用
spacy、text-classification、multilabel-classification
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
浏览 5提问于2020-06-12得票数 4
1回答
空白模型与预训练模型在空间上的区别
python、spacy、text-classification
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
浏览 2提问于2020-03-27得票数 3
回答已采纳
1回答
无法识别使用python的两个或多个标签
python、machine-learning、spacy
我对spacy和python很陌生，我正在使用python和nltk来训练我自己的spacy模型，这里是我的代码，我在这里训练数据和测试数据，如果我提供与文本数据相同的测试数据，但是我无法识别超过2个标签，而且每次我编译代码时标签识别是不同的和不正确的，我已经参考了spacy网站，但是我无法找到解决方案。请救救我！
from __future__ import unicode_literals, print_function
import plac
import random
from pathlib import Path
import spacy
# new entity label
浏览 1提问于2018-04-02得票数 2
1回答
如何在Spacy中创建具有多模型的NER管道
python、spacy、named-entity-recognition
我正试着训练新的实体为斯佩西纳。我尝试将我的新实体添加到现有的spacy 'en‘模型中。然而，这影响了'en'和我的新实体的预测模型。
因此，我建立了一个空白模型并训练了实体识别。这个效果很好。然而，它只能预测我训练过的对象，而不能预测常规的spacy实体识别。
比如说我把“马”训练成动物实体。
对于给定的文本
txt ='Did you know that George bought those horses for 10000 dollars?'
我期待着下列实体得到认可
George - PERSON
horses - ANIMAL
10000
浏览 0提问于2019-02-24得票数 15
1回答
斯佩西的文本分类器能学会按顺序识别两个单词的逻辑吗？
python、machine-learning、deep-learning、spacy-3
我试图确定Spacy的文本分类器是否可以学习一个简单的逻辑来检测连续两个单词的存在："jhon“。经过训练后，对于这个实验，唯一重要的结果是训练样本中使用的相同文本的输出，但我一直无法让它与" jhon“而不是”match“相匹配。在分类过程中，spacy的textcat不能考虑令牌的顺序吗？
培训、评价和测试集是这4个样本的重复：
rows.append(["jhon died", 1])
rows.append(["died jhon", 0])
rows.append(["died", 0])
浏览 7提问于2022-11-21得票数 0
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
