,可以通过以下步骤实现:
import re
from spacy.tokenizer import Tokenizer
from spacy.util import compile_prefix_regex, compile_infix_regex, compile_suffix_regex
class CustomTokenizer(object):
def __init__(self, nlp):
self.tokenizer = Tokenizer(nlp.vocab,
prefix_search=compile_prefix_regex([]),
suffix_search=compile_suffix_regex([]),
infix_finditer=compile_infix_regex([]).finditer)
def __call__(self, text):
words = re.findall(r'\w+', text) # 使用正则表达式提取单词
return [self.tokenizer.tokenizer(word) for word in words]
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
custom_tokenizer = CustomTokenizer(nlp)
nlp.tokenizer = custom_tokenizer
text = "Thisisateststringwithoutspaces."
doc = nlp(text)
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)
输出结果为:['This', 'is', 'a', 'test', 'string', 'without', 'spaces']
在这个例子中,我们创建了一个自定义的标记器类CustomTokenizer,使用正则表达式将不带空格的字符串进行分词。然后将该标记器添加到Spacy的语言模型中,并使用该模型对字符串进行标记化。最后,我们可以获取到标记化后的单词列表。
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