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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。
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:
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:
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。
- # 导入英文类
- from spacy.lang.en import English
- # 实例化一个nlp类对象,包含管道pipeline
- nlp = English()
- # print(nlp)
- doc = nlp("December is excited!")
- # 迭代tokens
- for token in doc:
- print(token.text)
-
- token = doc[1]
- print(token.text)
输出结果:
- December
- is
- excited
- !
- is
- # 处理文本
- nlp = spacy.load('zh_core_web_sm')
- doc = nlp("微软准备用十亿美金买下这家英国的创业公司。")
-
- # 遍历识别出的实体
- for ent in doc.ents:
- # 打印实体文本及其标注
- print(ent.text, ent.label_)
输出结果:
- 微软 ORG
- 十亿美金 MONEY
- 英国 NORP
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