spacy

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    我正在评估使用spacy lib创建的训练有素的NER模型。 通常对于这类问题,您可以使用f1分数(精度和召回之间的比例)。我无法在文档中找到经过训练的NER模型的精确度函数。 我不知道,如果它的正确的,但我想用下面的方式(例如)做到这一点,并使用f1_score从sklearn: from sklearn.metrics import f1_score import spacy from s

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    我最近试图安装python 3.x的spaCy模块。安装看起来像运行成功(显示没有错误),但是当我尝试导入spaCy时,或者当我尝试安装spaCy模型时,出现下面的错误。我曾尝试使用pip install和conda install安装spaCy,并试图强制重新安装numpy。 Traceback (most recent call last): File "C:\ProgramData

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    我对python(使用python 3)和spacy(以及编程)很感兴趣。请多多包涵。 我有三个问题,其中两个差不多都是一样的我只是无法让它工作。 我把“语法特定的搜索与空间”(example),并试图使不同的事情工作。 我的计划目前读取TXT和正常提取 if w.lower_ != 'music': return False 作品。 我的第一个问题是:我怎样才能提取两个单词? 例如:“古典

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    什么是Spacy建立矢量表示的方法? 我在自己的语料库上执行了NLP,然后使用相似性(余弦相似度)绘制出“相似”的文档。然而,我不确定什么方法空间使用创建向量表示。据我所知,我认为它可能是word2vec skip-gram,带有负面取样,但是,我想确定!

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    我正在使用Spacy 1.3 但是,看起来我现在无法下载模型。 20/29 : RUN python -m spacy.en.download all The command '/bin/sh -c python -m spacy.en.download all' returned a non-zero code: 1

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    目前,在spaCy中,可以使用ent_iob_属性(docs)获取令牌的IOB标签。例如: - >>> import spacy >>> nlp = spacy.load('en') >>> doc = nlp(u'My name is George Washington Singer, and I am an Englishman') >>> [i.ent_iob_ for i in do

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    过去完美形式的'我爱'。是'我爱过'。我试图通过POS标签(使用NLTK,spacy,Stanford CoreNLP)来识别过去的完美。我应该寻找什么POS标签?相反..我应该寻找过去的形式有..将是详尽的? I PRP PRON had VBD VERB loved VBN VERB . . PUNCT

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    我的工作在两个NLP项目在Python,两者有相似的任务可以从类似的句子中提取值和比较操作: "... greater than $10 ... ", "... weight not more than 200lbs ...", "... height in 5-7 feets ...", "... faster than 30 seconds ... " 我看到两种不同的方式来解决这个

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    我的句子是:She had another chemotherapy protocol history with 5-FU alone before this protocol without any significant side effects. 当我把这种在displacy(https://demos.explosion.ai/displacy/),输出含有作为名词短语对5-FU的参考。

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    我想根据documentation为空间中的标记化添加特殊情况。该文件显示特定的词语如何被视为特殊情况。我希望能够指定一个模式(例如后缀)。例如,我有这样的 text = "A sample string with <word-1> and <word-2>" 其中<word-i>指定单个字的字符串。 我知道我可以通过下面的代码一次为一个特殊情况。但是我怎么能指定一个模式呢? import spa