在Spacy中同时使用POS(词性标注)和DEP(依存句法分析)可以通过以下步骤实现:
import spacy
# 加载英文模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "How to use POS and DEP in Spacy?"
doc = nlp(text)
for token in doc:
print(token.text, token.pos_, token.dep_)
这将输出每个词的文本、词性标注和依存关系。
例如,对于输入句子"How to use POS and DEP in Spacy?",输出结果如下:
How ADV advmod
to PART aux
use VERB ROOT
POS NOUN dobj
and CCONJ cc
DEP NOUN conj
in ADP prep
Spacy PROPN pobj
? PUNCT punct
在这个例子中,"How"被标注为副词(ADV),它是"use"的修饰语(advmod)。"use"是句子的根(ROOT),它有两个宾语,分别是"POS"和"DEP",它们之间由连词"and"连接。
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