spacy spaCy主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等等

最新推荐文章于 2025-08-17 15:04:42 发布

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spaCy是一款用于高级自然语言处理的软件库，支持分词、词性标注等核心功能。

spaCy主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等等

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自然语言处理之命名实体识别：SpaCy：SpaCy库快速入门

zhubeibei168的博客

04-24

804

创建空白的SpaCy模型# 添加实体识别器# 添加自定义实体类型# 训练数据("苹果手机是一款非常流行的产品", {"entities": [(0, 4, "PRODUCT")]}),("我昨天买了一部华为Mate 30", {"entities": [(6, 12, "PRODUCT")]}),# 更新模型# 测试模型test_text = "小米电视是小米公司生产的一款产品"

自然语言处理之命名实体识别：SpaCy：SpaCy命名实体识别实战：构建个人项目

zhubeibei168的博客

04-24

986

SpaCy还允许你自定义实体类型，这对于特定领域的应用非常有用。例如，如果你正在处理医学文本，你可能需要识别疾病名称、药物名称等。自定义实体类型需要训练自己的模型，这通常涉及到标注数据集和使用SpaCy的训练工具。# 加载基础模型# 创建新的实体类型# 准备训练数据("他患有糖尿病和高血压。("她最近被诊断出有冠心病。# 训练模型# 保存模型# 加载自定义模型# 待分析的文本text = "他患有糖尿病和高血压。# 文本分析# 打印识别到的实体。

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spaCy是什么？有哪些具体的应用呢？

m0_73291751的博客

06-03

2243

总的来说，spaCy是一个功能强大且高效的NLP库，适用于各种文本处理任务，包括信息提取、文本分类、机器翻译、文本生成等。它提供了丰富的功能和易于使用的接口，使得处理文本数据变得更加简单和高效。每种语言都有经过训练的模型和专门的语言资源，使得处理不同语言的文本变得更加方便。通过分析和处理文本数据，使用spaCy可以进行文本挖掘和信息检索任务，如关键词提取、文本聚类、相似文档搜索等。通过分析文本内容，使用spaCy可以进行文本分类和情感分析任务，如判断文本情感倾向、分类新闻文章等。

深入理解SpaCy：开源自然语言处理的强大工具

tt_jishu的博客

10-17

462

这些示例文本可以是任何你想要分析的文档，例如新闻文章、社交媒体帖子或产品评论。texts = [",SpaCy是处理NLP任务的极佳选择，其简单的API和丰富的功能支持让开发者可以快速实现复杂功能。SpaCy 官方文档Langchain Community 文档。

用spacy切词，筛选特定词性

weixin_42167712的博客

02-01

970

import spacy nlp = spacy.load("en_core_web_lg") # 读取停用词列表 from nltk.corpus import stopwords stopword_list = list(stopwords.words('english')) add_stopword_list = ["'s",'also','even'] stopword_list+=add_stopword_list # pos_tag = ['JJ','JJR','JJS','RB','R

spacy 进行词性标注

AAliuxiaolei的博客

01-30

1319

import spacy # from spacy.lang.en import English eng_model = spacy.load('en_core_web_sm') s = 'I love natural language processing technology!' s_token = eng_model(s) for token in s_token: print(token, token.pos_, token.pos)

spacy基本介绍

光英的记忆博客

05-17

1655

https://blog.youkuaiyun.com/u012436149/article/details/79321112

12、使用spaCy进行词性标注和命名实体识别

最新发布

l6m7n8的博客

08-17

本文介绍了如何使用spaCy进行词性标注和命名实体识别，并将提取的实体列表转换为网络数据，用于构建社交网络。文章详细描述了从文本加载、实体提取到网络数据转换和图分析的全过程，同时对比了不同spaCy语言模型的性能。最终通过NetworkX和Matplotlib对图数据进行分析和可视化，为社交网络分析提供了一种实用方法。

使用spaCy进行词性标注和命名实体识别

### 使用spaCy进行词性标注和命名实体识别 在自然语言处理（NLP）中，词性标注（PoS tagging）和命名实体识别（NER）是两个重要的任务。它们可以帮助我们从文本中提取有意义的信息，例如人名、地名、组织名等。本文...

自然语言处理之命名实体识别：SpaCy：自然语言处理基础概论

zhubeibei168的博客

04-24

973

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）领域的一个重要任务，旨在从文本中识别并分类出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名、时间、货币等。这一技术在信息抽取、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用中扮演着关键角色。SpaCy 允许用户训练自定义的 NER 模型，以识别特定领域或特定类型的实体。

在Python中使用NLTK库实现对词干的提取的教程

01-20

什么是词干提取？在语言形态学和信息检索里，词干提取是去除词缀得到词根的过程─—得到单词最一般的写法。对于一个词的形态词根，词干并不需要完全相同；相关的词映射到同一个词干一般能得到满意的结果，即使该词干不是词的有效根。从1968年开始在计算机科学领域出现了词干提取的相应算法。很多搜索引擎在处理词汇时，对同义词采用相同的词干作为查询拓展，该过程叫做归并。一个面向英语的词干提取器，例如，要识别字符串“cats”、“catlike”和“catty”是基于词根“cat”；“stemmer”、“stemming”和“stemmed”是基于词根“stem”。一根词干提取算法可以简化词 “fishing”

基于spaCy实现pytextrank对英文短语抽取

make_progress的博客

05-17

2179

1 参考学习网站 # 中文的博客 https://www.5axxw.com/wiki/content/475klz # pytextrank的简单使用 https://spacy.io/universe/project/spacy-pytextrank https://derwen.ai/docs/ptr/start/ 2 安装开发环境（1）安装python3.8 注意：在python3.6及以下版本，安装pytextrank可能存在问题，我原来用的python3.6没有安装成功。 s

什么是词干化处理

weixin_34128237的博客

08-11

247

词干化处理：在NLP中，我们对一句话或一个文档分词之后，一般要进行词干化处理。词干化处理就是把一些名词的复数去掉，动词的不同时态去掉等等类似的处理。对于切词得到的英文单词要进行词干化处理，主要包括将名词的复数变为单数和将动词的其他形态变为基本形态。对动词的词干化可以使用 Porter 算法[5]。举个例子说明：用的python中的 from nltk.stem.snowball ...

自然语言处理工具包spaCy初体验

张渊猛的博客

09-02

1637

spaCy是一个Python自然语言处理工具包，诞生于2014年年中，号称“Industrial-Strength Natural Language Processing in Python”，是具有工业级强度的Python NLP工具包。spaCy里大量使用了 Cython 来提高相关模块的性能，这个区别于学术性质更浓的Python NLTK，因此具有了业界应用的实际价值。初体验本人对S...

python作品代码_使用 Python 构建可扩展的社交媒体情感分析服务

weixin_39647773的博客

11-30

206

学习如何使用 spaCy、vaderSentiment、Flask 和 Python 来为你的作品添加情感分析能力。-- Michael Mccune(作者)本系列的第一部分提供了情感分析工作原理的一些背景知识，现在让我们研究如何将这些功能添加到你的设计中。探索 Python 库 spaCy 和 vaderSentiment前提条件一个终端 shellshell 中的 Python 语言二进制...

词干提取和词形还原

Deep Learning and NLP Farm

01-06

6649

词干提取（stemming）和词形还原（Lemmatisation）一直弄不清谁是谁，找到一篇解释的到位的一篇文章，以备注原博文地址：http://www.tuicool.com/articles/JfE7Nb 词干提取( Stemming ) 这是西方语言特有的处理，比如说英文单词有单数复数的变形，-ing和-ed的变形，但是在计算相关性的时候，应该当做同一个单词。比如 appl

自然语言处理工具Spacy使用笔记

艰难困苦，玉汝于成。

03-14

3002

目录前言一、Spacy的安装以及功能介绍1-1、Spacy的安装1-2、tokenize功能1-3、词干化1-4、词性标注1-5、命名实体识别1-6、名词短语提取二、总结前言 Spacy是一个很强大的自然语言处理工具，支持多种自然语言处理的基本功能。主要功能有分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等等一、Spacy的安装以及功能介绍 1-1、Spacy的安装 # notice：如果下载速度太慢请参见另一篇文章 # https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42475060

gensim提取一个句子的关键词_搜索引擎检索：Python和spaCy信息提取简介

weixin_39876595的博客

11-27

1015

概览像Google这样的搜索引擎如何理解我们的查询并提供相关结果？了解信息提取的概念我们将使用流行的spaCy库在Python中进行信息提取介绍作为一个数据科学家，在日常工作中，我严重依赖搜索引擎(尤其是Google)。我的搜索结果涉及各种查询:Python代码问题，机器学习算法，自然语言处理(NLP)框架的比较等。我一直很好奇这些搜索引擎如何理解我的查询并提取相关结果，就像他们知道我在想什么一样...