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在Spacy中使用自定义标记器对不带空格的字符串进行标记化

,可以通过以下步骤实现:

  1. 创建一个自定义的标记器(Tokenizer)类,继承自Spacy的BaseTokenizer类,并重写其call方法。在该方法中,可以使用正则表达式或其他方法将不带空格的字符串进行分词。
代码语言:txt
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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]
  1. 将自定义的标记器添加到Spacy的语言模型中。
代码语言:txt
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import spacy

nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
custom_tokenizer = CustomTokenizer(nlp)
nlp.tokenizer = custom_tokenizer
  1. 使用自定义的标记器对不带空格的字符串进行标记化。
代码语言:txt
复制
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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