目录
- 一、spaCy 简介
- 二、安装与配置
- 三、基础使用流程
- 四、可视化工具
- 1. 可视化依存关系树
- 2. 可视化命名实体
- 五、处理长文本
- 六、模型与语言支持
- 七、拓展资料
一、spaCy 简介
spaCy 一个高效的工业级天然语言处理(NLP)库,专注于处理和分析文本数据。与 NLTK 不同,spaCy 设计目标是 生产环境,提供高性能的预训练模型和简洁的 API。
核心特点:
- 支持分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别(NER)等任务。
- 内置预训练模型(支持多语言:英语、中文、德语等)。
- 高性能,基于 Cython 实现,处理速度快。
- 提供直观的 API 和丰富的文本处理工具。
二、安装与配置
安装 spaCy:
pip install spacy
下载预训练模型(以英文模型为例):
python -m spacy download en_core_web_sm
模型命名制度:[语言]_[类型]_[能力]_[大致]
(如 en_core_web_sm
表示小型英文模型)。
三、基础使用流程
1. 加载模型与处理文本
import spacy 加载预训练模型nlp = spacy.load(“en_core_web_sm”) 处理文本text = “Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion.”doc = nlp(text)
2. 文本处理结局解析
分词(Tokenization):
for token in doc: print(token.text) 输出每个词的文本
输出:
Apple
is
looking
at
buying
U.K.
startup
for
$
1
billion
.
词性标注(POS Tagging):
for token in doc: print(f”token.text} → token.pos_} → token.tag_}”) 词性(粗粒度)和详细标签
输出示例:
Apple → PROPN → NNP
is → AUX → VBZ
looking → VERB → VBG
&8230;
命名实体识别(NER):
for ent in doc.ents: print(f”ent.text} → ent.label_}”) 实体文本和类型
输出:
Apple → ORG
U.K. → GPE
$1 billion → MONEY
依存句法分析(Dependency Parsing):
for token in doc: print(f”token.text} → token.dep_} → token.head.text}”)
输出示例:
Apple → nsubj → looking
is → aux → looking
looking → ROOT → looking
&8230;
四、可视化工具
spaCy 提供 displacy
模块,用于可视化文本分析结局。
1. 可视化依存关系树
from spacy import displacydisplacy.render(doc, style=”dep”, jupyter=True) 在 Jupyter 中显示
2. 可视化命名实体
displacy.render(doc, style=”ent”, jupyter=True)
五、处理长文本
对于长文本,建议使用 nlp.pipe
批量处理以进步效率:
texts = [“This is a sentence.”, “Another example text.”]docs = list(nlp.pipe(texts)) 可结合多线程加速(需谨慎)docs = list(nlp.pipe(texts, n_process=2))
六、模型与语言支持
支持的模型:
- 英文:
en_core_web_sm
,en_core_web_md
,en_core_web_lg
(小型/中型/大型)。 - 中文:
zh_core_web_sm
。 - 其他语言:德语(de)、法语(fr)、西班牙语(es)等。
自定义模型:
spaCy 支持用户训练自己的模型,需准备标注数据。
七、拓展资料
- 适用场景:信息提取、文本清洗、实体识别、快速原型开发。
- 优势:高效、易用、预训练模型丰富。
- 进修资源:
官方文档:https://spacy.io/
社区教程:https://course.spacy.io/
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