Spark NLP 开源项目使用教程

Spark NLP 开源项目使用教程

spark-nlp State of the Art Natural Language Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-nlp

1. 项目介绍

Spark NLP 是一个基于 Apache Spark 的自然语言处理（NLP）库，提供了简单、高效和准确的 NLP 注解功能，适用于机器学习管道，并且能够轻松地在分布式环境中扩展。它包含了超过 83000 个预训练的管道和模型，支持超过 200 种语言。Spark NLP 提供了多种任务，如分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、情感分析、文本分类等。

2. 项目快速启动

以下是使用 Spark NLP 预训练管道的快速启动示例：

首先，确保你的环境满足以下要求：

• Java 版本为 8 或 11（Oracle 或 OpenJDK）
• 创建一个名为 sparknlp 的 Python 环境并激活它

conda create -n sparknlp python=3.7 -y
conda activate sparknlp

接着，安装 Spark NLP 和 PySpark：

pip install spark-nlp==5.5.3 pyspark==3.3.1

在 Python 控制台或 Jupyter kernel 中，运行以下代码：

from sparknlp.base import *
from sparknlp.annotator import *
from sparknlp.pretrained import PretrainedPipeline
import sparknlp

# 启动 SparkSession，支持 GPU、Apple Silicon 或自定义内存
# sparknlp.start(gpu=True) # 启用 GPU 支持
# sparknlp.start(apple_silicon=True) # 启用 macOS M1 & M2 支持
# sparknlp.start(memory="16G") # 自定义 SparkSession 内存
spark = sparknlp.start()

# 下载一个预训练的管道
pipeline = PretrainedPipeline('explain_document_dl', lang='zh')

# 测试数据集
text = """
《蒙娜丽莎》是列奥纳多创作的16世纪油画。
它现在收藏在巴黎的卢浮宫博物馆。
"""

# 注解测试数据集
result = pipeline.annotate(text)

# 查看管道中的内容
print(list(result.keys()))

# 查看结果
print(result['entities'])

输出结果将包括文档中的实体，例如：

['蒙娜丽莎', '列奥纳多', '卢浮宫', '巴黎']

3. 应用案例和最佳实践

在官方文档中，你可以找到许多应用案例和最佳实践，涵盖了从文本预处理到高级任务如机器翻译和文本生成的各个方面。

4. 典型生态项目

Spark NLP 与 Apache Spark 紧密集成，可以与其他开源项目如 TensorFlow、ONNX、OpenVINO 等无缝对接，支持在 JVM 生态系统（Java、Scala、Kotlin）和 Python 中使用。这使其成为处理大规模文本数据集时的理想选择，尤其是在需要分布式计算和存储的情况下。

以上就是 Spark NLP 的基本介绍和快速启动指南。更多详细信息和高级用例，请参考官方文档。

spark-nlp State of the Art Natural Language Processing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-nlp