,可以通过以下步骤实现:
这个过程可以通过编程语言来实现,下面是一个示例代码(使用Python):
import pandas as pd
import spacy
# 加载英文语言模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# 示例数据
data = {'text': ['John is a software engineer', 'Mary works at ABC Company']}
df = pd.DataFrame(data)
# 创建新列
df['labels'] = ''
# 实体识别和标签提取
for i, row in df.iterrows():
doc = nlp(row['text'])
labels = [ent.text for ent in doc.ents]
df.at[i, 'labels'] = ', '.join(labels)
# 打印结果
print(df)
运行以上代码,将会输出如下结果:
text labels
0 John is a software engineer John
1 Mary works at ABC Company Mary, ABC Company
在这个例子中,我们使用了SpaCy库进行实体识别和标签提取。首先,我们加载了英文语言模型,然后遍历数据表中的每一行文本。对于每个文本,我们使用SpaCy进行实体识别,并将识别出的实体作为标签提取出来。最后,我们将提取出的标签添加到新列中。
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