我正在尝试使用google中的coreNLP python包装器来使用中文进行语法分析。我可以使用英语模式,没有问题,但我在使用中国模式有困难。
我的代码:
corenlp_dir = './corenlp'
stanza.install_corenlp(dir=corenlp_dir)
# Set the CORENLP_HOME environment variable to point to the installation location
import os
os.environ["CORENLP_HOME"] = corenlp_dir
stan
我正在努力打印中文文本的实体和pos。
我已经安装了# !pip3安装jieba,并使用Google作为下面的脚本。
但是我得到的是实体的空元组,而pos_没有结果。
from spacy.lang.zh import Chinese
nlp = Chinese()
doc = nlp(u"蘋果公司正考量用一億元買下英國的新創公司")
doc.ents
# returns (), i.e. empty tuple
for word in doc:
print(word.text, word.pos_)
''' retur
我已经导入spacy软件包来加载英语模块,如下所示:
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_lg')
text = "London is the most populous city of United Kingdom."
# Parse the text with spaCy. This runs the entire pipeline.
doc = nlp(text)
预期结果是doc在使用spacy加载英语模块时得到以下错误时,应该包含解析的文本版本。
Tracebac
我是rasa的新手。我在我的windows10,python 3.7.6机器上安装了rasa 2.4.1,没有任何错误。但是当我初始化rasa项目时,我得到了以下错误。我尝试了多个rasa2.x版本和多个tensorflow安装。但没那么走运。任何帮助解决这个问题的人都将不胜感激。
File "D:\NLP\rasa_env\Scripts\rasa.exe\__main__.py", line 7, in <module>
File "d:\nlp\rasa_env\lib\site-packages\rasa\__main__.py", li
真是烦死我了。
下面是包含Dockerfile的文件夹的层次结构。
server
- __init__.py
- nlp
- core.py
- Dockerfile
- server.py
这是我的码头文件。
FROM continuumio/miniconda3
COPY . /usr/src/app
WORKDIR /usr/src/app
RUN conda env create -f environment.yml
# Pull the environment name out of the environment.yml
RUN
titles = [line.rstrip() for line in open('./nlp_class/all_book_titles.txt')]
# copy tokenizer from sentiment example
stopwords = set(w.rstrip() for w in open('./nlp_class/stopwords.txt'))
我试图运行python文件“books.py”,但它给出了以下错误:
Traceback (most recent call last):
File "books.py"
我是Ubuntu和Python的新手,正在练习Python的Spacy库。我遵循Spacy库的,它使用nlp模块。因此,我必须安装它,但是当我使用以下命令时
pip install nlp
然后它给出了以下结果:
Collecting nlp
Could not find a version that satisfies the requirement nlp (from versions: )
No matching distribution found for nlp
我对它进行了搜索,但直到现在还没有找到任何解决方案。
尝试将csv中的数据转换为DocBin,以使用以下块训练具有textcat_multilabel组件的模型: def convert_cat_annontation_from_sentinelle_db(output_path, nlp, input_path, cats_empty):
#Takes in a csv file resulting from the SQL query qry_export_rdp_annotations.sql
db = db = DocBin() # create a DocBin object
annotated_data =
我通过spacy网站中指定的这个(https://spacy.io/usage/training/#example-new-entity-type)方法训练了一个自定义模型。在加载traine模型时,我得到了错误: File "tokenizer.pyx", line 450, in spacy.tokenizer.Tokenizer.from_disk
File "tokenizer.pyx", line 498, in spacy.tokenizer.Tokenizer.from_bytes
File "/home/ubuntu/764
我有一个问题,我试着构建我自己的分类器,它是完成的,它工作得很好,但当我尝试使用交叉验证分数时,我得到了一个错误:
File "/home/webinterpret/workspace/nlp/wi-item-attribute-extraction/attr_extractor.py", line 95, in fit
print self.fitted_models[attr][len(self.fitted_models[attr]) - 1].cross_validation_score(x_train, y_train, 5, 0.2)
File
我正在使用spaCy库从事自然语言处理。如何从散列中取回字符串值?
下面是我用python编写的spaCy库的详细代码
注意-这个问题主要是关于spaCy库的,而不是python。
# import spacy package for english language
from spacy.lang.en import English
# initialize nlp with English
nlp = English()
# get hash from string
cat_hash = nlp.vocab.strings["cat"]
print(cat_hash)
我是NLP的乞丐。我正在为我的NLP项目使用spaCy python库。这是我的要求
我有一个带有所有国家名称的JSON文件。现在,我需要分析并获得文件中每个国家的金牌数量。给出了下面的例句,
"Czech Republic won 5 gold medals at olympics. Slovakia won 0 medals olympics"
我能查到国家的名字,但却拿不到奖章。在下面给出的代码。请帮助进一步开展工作。
import json
from spacy.lang.en import English
from spacy.matcher import Phras
我有一个带注释的数据集(TRAIN_DATA),我使用它来构建自己的NER模型: nlp = spacy.blank("en")
if "ner" not in nlp.pipe_names:
nlp.add_pipe("ner", last=True)
examples_train = []
for text, annotations in TRAIN_DATA:
examples_train.append(Example.from_dict(nlp.make_doc(text)
pipe_exceptions = [&
我的代码:
import nlp
def tokenize_sentences(text):
tokens = nlp(text)
sentences = [sent.text for sent in nlp(text).sents]
return sentences
text = "Some phrases that I use as a test. The context is not important. Test sentence.
sentences = tokenize_sentences(text)
错误是:
TypeError