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安装spacy+zh_core_web_sm避坑指南

zh_core_web_sm

目录

一、spacy简介

二、安装spacy

三、安装zh_core_web_sm

四、安装en_core_web_sm

五、效果测试

5.1 英文测试

5.2 中文测试


一、spacy简介

spacy是Python自然语言处理(NLP)软件包,可以对自然语言文本做词性分析、命名实体识别、依赖关系刻画,以及词嵌入向量的计算和可视化等。

二、安装spacy

使用“pip install spacy"报错, 或者安装完spacy,无法正常调用,可以通过以下链接将whl文件下载到本地,然后 cd 到文件路径下,通过 pip 安装。

下载链接:

Archived: Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke (uci.edu)

选择对应的版本:

三、安装zh_core_web_sm

通过下方链接下载 whl 文件到本地: 

zh_core_web_sm · Releases · explosion/spacy-models (github.com)

选择对应的版本:

  

下载好对应版本的zh_core_web_sm.whl文件,cd 文件保存目录,然后通过pip安装。

安装成功提示: 

四、安装en_core_web_sm

通过下方链接下载 whl 文件到本地:

en_core_web_sm · Releases · explosion/spacy-models (github.com)

选择对应的版本:

 

下载好对应版本的zh_core_web_sm.whl文件,cd 文件保存目录,然后通过pip安装。

 

五、效果测试

5.1 英文测试

  1. # 导入英文类
  2. from spacy.lang.en import English
  3. # 实例化一个nlp类对象,包含管道pipeline
  4. nlp = English()
  5. # print(nlp)
  6. doc = nlp("December is excited!")
  7. # 迭代tokens
  8. for token in doc:
  9. print(token.text)
  10. token = doc[1]
  11. print(token.text)

输出结果:

  1. December
  2. is
  3. excited
  4. !
  5. is

5.2 中文测试

  1. # 处理文本
  2. nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
  3. doc = nlp("微软准备用十亿美金买下这家英国的创业公司。")
  4. # 遍历识别出的实体
  5. for ent in doc.ents:
  6. # 打印实体文本及其标注
  7. print(ent.text, ent.label_)

输出结果:

  1. 微软 ORG
  2. 十亿美金 MONEY
  3. 英国 NORP

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