首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何自定义spaCy的标记器以排除正则表达式描述的拆分短语

要自定义spaCy的标记器以排除正则表达式描述的拆分短语,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 导入所需的库和模块:
代码语言:txt
复制
import re
from spacy.tokenizer import Tokenizer
from spacy.util import compile_prefix_regex, compile_infix_regex, compile_suffix_regex
  1. 创建一个自定义的标记器类,并继承spaCy的标记器类:
代码语言:txt
复制
class CustomTokenizer(Tokenizer):
    def __init__(self, nlp):
        super().__init__(nlp)
        self.infixes = self.infixes + [r"(?<!\d)\.(?!\d)"]  # 添加一个新的中缀规则
  1. 定义一个函数来生成自定义的中缀规则:
代码语言:txt
复制
def generate_infixes(exclude_phrases):
    infixes = []
    for phrase in exclude_phrases:
        infixes.append(r"(?<!" + re.escape(phrase) + r")\b")
    return infixes
  1. 在主程序中使用自定义的标记器:
代码语言:txt
复制
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
exclude_phrases = ["正则表达式描述的拆分短语1", "正则表达式描述的拆分短语2"]  # 自定义的排除短语列表
infixes = generate_infixes(exclude_phrases)
custom_tokenizer = CustomTokenizer(nlp)
custom_tokenizer.infixes = custom_tokenizer.infixes + infixes
nlp.tokenizer = custom_tokenizer

# 使用自定义的标记器进行文本处理
doc = nlp("要处理的文本")

通过以上步骤,我们可以自定义spaCy的标记器以排除正则表达式描述的拆分短语。在自定义的标记器中,我们添加了一个新的中缀规则,该规则可以排除指定的短语。通过生成自定义的中缀规则列表,并将其添加到自定义标记器的中缀规则中,我们可以实现对指定短语的排除。

请注意,以上代码示例中的"en_core_web_sm"是spaCy的英文模型,如果需要处理其他语言的文本,需要下载相应的语言模型并进行加载。

关于spaCy的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的自然语言处理(NLP)相关产品和服务,例如腾讯云智能语音(Tencent Cloud Intelligent Speech)和腾讯云智能机器翻译(Tencent Cloud Intelligent Machine Translation)等。具体产品介绍和文档可以在腾讯云官网上找到。

相关搜索:Spacy,名词短语:如何定位包含spacy的文档中每个noun_chunk的名词短语跨度开始和结束标记如何让Spacy停止将连字符数字和单词拆分为单独的标记?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elasticsearch上自定义标记器的正则表达式将旧的正则表达式传递给新的自定义正则表达式以排除特定字符如何在Android的Mapbox上添加自定义标记,并带有标题和描述?如何更改LOD度量聚合以反映我的排除筛选器?如何使用正则表达式拆分以数字开头和以单词结尾的单词,反之亦然如何实现prettyPhoto的自定义标记触发器如何修改这个迭代服务器以获得最高的文件描述符?如何创建正则表达式模式以删除特定标记后的换行符如何在代码中使用正则表达式来拆分以逗号分隔的字符串行如何查询cheerio以获得包含选择器标记的html输出UIKit:如何调整视图控制器的大小以适应拆分视图主列?如何创建文件以匹配自定义意图筛选器以打开我的应用程序?如何在自定义图像选择器对话框中显示Codenameone FontImages和描述的列表?Kibana自定义过滤器,如何创建正则表达式以消除所有带有数值的术语如何在iOS 10中以编程方式隐藏拆分视图控制器中的左视图控制器如何通过自定义服务器访问next.js渲染的超文本标记语言如何处理spring rest API上的内部服务器错误(500)以自定义消息?
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

NLP项目:使用NLTK和SpaCy进行命名实体识别

这条推文是否包含此人位置? 本文介绍如何使用NLTK和SpaCy构建命名实体识别在原始文本中识别事物名称,例如人员、组织或位置。...我们得到一个元组列表,其中包含句子中单个单词及其相关词性。 现在,我们实现名词短语分块,以使用正则表达式来识别命名实体,正则表达式指示句子分块规则。...我们块模式由一个规则组成,每当这个块找到一个可选限定词(DT),后面跟着几个形容词(JJ),然后再跟着一个名词(NN)时,应该形成名词短语NP。 pattern='NP:{?...基于这个训练语料库,我们可以构建一个可用于标记新句子标记;并使用nltk.chunk.conlltags2tree()函数将标记序列转换为块树。...他们都是正确标记 在上面的示例中,我们在”实体”级别上处理,在下面的示例中,我们使用BILUO标记方案演示“标记”级别的实体注释,描述实体边界。 ?

7.1K40

关于NLP你还不会却必须要学会事儿—NLP实践教程指南第一编

Adj(ective): 形容词是用来描述或限定其他词词,通常是名词和名词短语。“美丽花”这个短语有名词“花”,这个名词用形容词 “美丽” 来描述或限定。形容词词性标记符号是 ADJ。...根据我们所看到spacy 似乎比 nltk 做得稍好一些。 ▌浅解析或分块 根据我们前面描述层次结构,一组词组成短语。而短语包含五大类: 名词短语(NP):此类短语是名词充当头词短语。...形容词短语(ADJP):这类短语形容词为前置词。它们主要作用是描述或限定一个句子中名词和代词,它们将被放在名词或代词之前或之后。...POS 标记元数据注释语句,这将有助于培训我们浅层解析模型。...标记 B 前缀表示它是短语开始,I 前缀表示它在短语内。O 标记表示该标签不属于任何短语。当后面跟着是同类型之间不存在O 标记时,后续标记一直使用 B 标记

1.8K10
  • 独家 | 手把手教你从有限数据样本中发掘价值(附代码)

    这些列相互之间关系如何描述性统计和探索性数据分析 在本节中,我们将重点关注Source和Decision列。稍后我们将使用一些NLP工具分析这些请求。以下是数据分布: ?...使用正则表达式(regEx)来清理文本,我们得到了一个更好词云。这一次,我们也加入了二元语法。 ? 看一下上面的词云和三元语法: ?...词性(POS)标记 在这里,我们使用spaCy来识别该文本是如何由名词,动词,形容词等组成。 我们还使用函数spacy.explain()来找出这些标记含义。...同时将类别合并,例如“名词,单数或大量”和“名词,复数”,形成更通用版本,以下是这些请求组成方式: ?...总体而言,逻辑回归和多项式朴素贝叶斯分类结合tf-idf给出了更好结果。 对我们类别进行分箱(binning)似乎是最合乎逻辑方法。

    59440

    入门 | 自然语言处理是如何工作?一步步教你构建 NLP 流水线

    本文简单例子一步步向我们展示了自然语言处理流水线每个阶段工作过程,也就是将语言结构化过程,从句子分割、词汇标记化、...、到共指解析。...但是,现代 NLP 流水线通常使用更为复杂技术,应对那些没有被格式化干净文件。 步骤 2:词汇标记化 现在我们已经把文档分割成句子,我们可以一次处理一个。...但随着时间推移,我们 NLP 模型将继续更好方式解析文本。 步骤 6b:寻找名词短语 到目前为止,我们把句子中每个词都看作是独立实体。...但是有时候把代表一个想法或事物单词组合在一起更有意义。我们可以使用依赖解析树中相关信息自动将所有讨论同一事物单词组合在一起。 例如: ? 我们可以将名词短语组合产生下方形式: ?...这里有一个简单洗涤,去除它检测到所有名字: import spacy # Load the large English NLP model nlp = spacy.load('en_core_web_lg

    1.6K30

    实用AI:使用OpenAI GPT2,Sentence BERT和Berkley选区解析从任何内容自动生成对或错问题

    步骤3:使用Berkley选区解析在适当位置拆分句子 在这里,使用Berkley选区解析在结尾动词短语或名词短语拆分句子。...plate boundaries also occur in”,然后在结尾动词短语中进行拆分得到“Divergent plate boundaries also”。...因此在上面编写了一个辅助函数get_termination_portion,添加自定义逻辑匹配空间,并返回“ Mary ate”删除名词短语“ohn’s apple pie”。...步骤4:载入OpenAI GPT2和Sentence BERT 只是进行一些初始化,加载openAI GPT2和句子BERT,进行下一步生成上面带有部分拆分句子文本操作。...然后,GPT-2将拥有更多上下文来生成连贯文本。 使用benepar选区解析将复合句子和复杂句子拆分为简单句子。然后,可以将简单句子作为True语句给出。

    90420

    2022年必须要了解20个开源NLP 库

    每个库描述都是从它们 GitHub 中提取。 NLP库 以下是顶级库列表,排序方式是在GitHub上星数倒序。...spaCy 带有预训练管道,目前支持 60 多种语言标记化和训练。...Fairseq 是一个序列建模工具包,允许研究人员和开发人员为翻译、摘要、语言建模和其他文本生成任务训练自定义模型。它提供了各种序列建模论文参考实现。...它可以接收原始的人类语言文本输入,并给出单词基本形式、词性、公司名称、人名等,规范化和解释日期、时间和数字量,标记句子结构 在短语或单词依赖方面,并指出哪些名词短语指的是相同实体。...该库提供了当今最常用标记实现,重点是性能和通用性。 12、Haystack 3.8k GitHub stars.

    1.2K10

    瑞士小哥开源文本英雄Texthero:一行代码完成数据预处理,网友:早用早下班!

    你通常需要写一堆正则表达式来清理数据,使用 NLTK、 SpaCy 或 Textblob 预处理文本,使用 Gensim (word2vec)或 sklearn (tf-idf、 counting 等)...它由预处理、向量化、可视化和 NLP 四个模块组成,可以快速地理解、分析和准备文本数据,完成更复杂机器学习任务。 ? Texthero可以轻松实现以下功能。...而此前,没有Texthero的话,你只能自定义文本清洗函数,包括去停用词、去特殊符号、词干化、词型还原等,非常复杂。 ? 自然语言处理 关键短语和关键字提取,命名实体识别等等。 ?...对于tokenize,默认 Texthero 函数是一个简单但功能强大 Regex 命令,这比大多数 NLTK 和 SpaCy tokenize快,因为它不使用任何花哨模型,缺点是没有 SpaCy...嵌入是预先计算加载,因此没有训练过程。词性标注和 NER 是用 SpaCy 实现。众所周知,SpaCy 是同类自然语言处理中最快,它也是工业界使用最多。 网友:恨不生同时,早用早下班!

    97520

    目前常用自然语言处理开源项目开发包大汇总

    英文开源NLP工具主要参见StackoverFlow-java or python for nlp 相关问题&文章: (1)如何用 Python 中 NLTK 对中文进行分析和处理?...HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义特点。...开发语言:Java 网址:hankcs/HanLP 开发机构:大快搜索 协议:Apache-2.0 功能:非常多,主要有中文分词,词性标注,命名实体识别,关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换...用户自定义词典,关键字提取,自动摘要,关键字标记 性能:分词速度达到每秒钟大约200万字左右(mac air下测试),准确率能达到96%以上 活跃度:github star 数量超过3500,近期(2017.11...开发语言:Python 网址:sloria/TextBlob 功能:情感分析、词性标注、翻译等 活跃度:github star 超过4千,近期(201711)仍在更新 SpacyspaCy is a

    3K20

    教你用Python进行自然语言处理(附代码)

    在这篇文章中,我将探讨一些基本NLP概念,并展示如何使用日益流行Python spaCy包来实现这些概念。这篇文章适合NLP初学者阅读,但前提是假设读者具备Python知识。...首先,我们加载spaCy管线,按照约定,它存储在一个名为nlp变量中。需要花几秒钟时间声明该变量,因为spaCy预先将模型和数据加载到前端,节省时间。...例如,在给定事件描述中,我们可能希望确定谁拥有什么。通过利用所有格,我们可以做到这一点(提供文本语法)。SpaCy采用流行Penn Treebank POS标记(参见这里)。...在我们讨论Doc方法主题时,值得一提spaCy句子标识符。NLP任务希望将文档拆分成句子情况并不少见。...在以后文章中,我将展示如何在复杂数据挖掘和ML任务中使用spaCy

    2.3K80

    做项目一定用得到NLP资源【分类版】

    有一些英文package使用spacy英文模型,如果要适配中文,可能需要使用spacy中文模型。...for chinese keyphrase extraction 一个快速从自然语言文本中提取和识别关键短语工具 github 简单简历解析,用来从简历中提取关键信息 github BERT-NER-Pytorch...经过时间证明、超好用开源项目,用于创建复杂、数据驱动PDF文档和自定义矢量图形。它是免费,开源,用Python编写。...nlp任务中应用及效果 link NLP数据增广资源集 github 常用正则表达式 资源名(Name) 描述(Description) 链接 抽取email正则表达式 已集成到 python...词向量交互可视化 spacy工具 PySS3面向可解释AISS3文本分类机器可视化工具 github 用记事本渲染3D图像 github attnvisGPT2、BERT等transformer

    1.9K40

    提供基于transformerpipeline、准确率达SOTA,spaCy 3.0正式版发布

    它支持多种自然语言处理基本功能,主要功能包括分词、词性标注、词干化、命名实体识别、名词短语提取等。 近日,spaCy v3.0 正式发布,这是一次重大更新。 ?...spaCy v3.0 旨在优化用户应用体验。用户可以使用强大新配置系统来描述所有的设置,从而在 PyTorch 或 TensorFlow 等框架中编写支持 spaCy 组件模型。...快速安装启动 为了实现最流畅更新过程,项目开发者建议用户在一个新虚拟环境中启动: pip install -U spacy 在具体操作上,用户可以选择自己操作系统、包管理、硬件、配置、训练 pipeline...、Morphologizer、Lemmatizer、AttributeRuler 和 Transformer; 针对自定义组件全新改进版 pipeline 组件 API 和装饰; 从用户训练配置其他...集合; 用于自定义注册函数类型提示和基于类型数据验证; 各种新方法、属性和命令。

    1.1K20

    独家 | 快速掌握spacy在python中进行自然语言处理(附代码&链接)

    本文简要介绍了如何使用spaCy和Python中相关库进行自然语言处理(有时称为“文本分析”)。以及一些目前最新相关应用。...介绍 本文与配套Domino项目,简要介绍了如何使用spaCy和相关库在Python中处理自然语言(有时称为“文本分析”)。...开始 我们已经在Domino中配置了默认软件环境,包含本教程所需所有包、库、模型和数据。请查看Domino项目运行代码。 ? ?...当spaCy创建一个文档时,它使用了非破坏性标记原则,这意味着tokens、句子等只是长数组中索引。换句话说,他们没有将文本切分成小段。...True 请注意,spaCy像“管道(pipeline)”一样运行,并允许使用自定义管道组件。这对于在数据科学中支持工作流是非常好

    3.2K20

    【一分钟知识】依存句法分析

    句法分析 句法分析(syntactic parsing)是自然语言处理中关键技术之一,它是对输入文本句子进行分析得到句子句法结构处理过程。...作用是识别出句子中短语结构以及短语之间层次句法关系。...依存分析性能评价 通常使用指标包括:无标记依存正确率(unlabeled attachment score,UAS)、带标记依存正确率(labeled attachment score, LAS)...Gihub地址:https://github.com/explosion/spaCy 官网:https://spacy.io/ FudanNLP 复旦大学自然语言处理实验室开发中文自然语言处理工具包,...干货 | 找工作经验总结(一) 经验 | 初入NLP领域一些小建议 学术 | 如何写一篇合格NLP论文 干货 | 那些高产学者都是怎样工作

    1.6K30

    【NLP】竞赛必备NLP库

    此外jieba还可以很方便自定义词典,使用起来非常灵活。...spaCy spaCy是功能强化NLP库,可与深度学习框架一起运行。spaCy提供了大多数NLP任务标准功能(标记化,PoS标记,解析,命名实体识别)。...它可以给出词语基本形式:词性(它们是公司名、人名等,规范化日期,时间,和数字),根据短语和语法依赖来标记句子结构,发现实体之间关系、情感以及人们所说的话等。 ?...CoreNLP提供了Java版本服务部署,也有python版本调用,用途非常广泛。在工业界和学术界都有广泛应用。...TorchText可以很方便加载训练数据、验证和测试数据集,来进行标记化、vocab构造和创建迭代,并构建迭代。 ?

    1.8K11

    Rasa 聊天机器人专栏(五):模型评估

    你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集: rasa data split nlu 如果你已经这样做了,你可以使用此命令查看你NLU模型预测测试用例情况: rasa test nlu...例如,如果你有一个name实体示例,如 [Brian](name)'s house,这仅在你标记将Brian's分成多个标记时才有效。在这种情况下,空格标记不起作用。...实体提取 CRFEntityExtractor是你使用自己数据训练唯一实体提取,因此是唯一将被评估实体提取。如果你使用spaCy或预训练实体提取,Rasa NLU将不会在评估中包含这些。...以下是这两个评分机制对于短语“near Alexanderplatz tonight”比较: ?...这是多次运行完成确保一致结果。

    2.3K31
    领券