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spaCy是Python和Cython中的高级自然语言处理库,它建立在最新的研究基础之上,从一开始就设计用于实际产品。spaCy带有预先训练的统计模型和单词向量,目前支持20多种语言的标记。它具有世界上速度最快的句法分析器,用于标签的卷积神经网络模型,解析和命名实体识别以及与深度学习整合。它是在MIT许可下发布的商业开源软件。 spaCy项目由@honnibal和@ines维护,虽然无法通过电子邮件提供个人支持。但开源者相信,如果公开分享,会让帮助更有价值,可以让更多人从中受益。(Github官方地址:https://github.com/explosion/spaCy#spacy-industrial-strength-nlp) spaCy的特征: 世界上最快的句法分析器 实体命名识别 非破坏性标记 支持20多种语言 预先训练的统计模型和单词向量 易于深度学习模型的整合 一部分语音标记 标签依赖分析 语法驱动的句子分割 可视化构建语法和NER 字符串到哈希映射更便捷 导出numpy数据数组 有效的二进制序列化 易于模型打包和部署 最快的速度 强烈严格的评估准确性
安装spaCy pip 使用pip,spaCy版本目前仅作为源包提供。 在使用pip时,通常建议在虚拟环境中安装软件包以避免修改系统状态: conda 通过社区开发者的努力,终于重新添加了conda支持。现在可以通过conda-forge安装spaCy: 更新spaCy spaCy的一些更新可能需要下载新的统计模型,如果正在运行spaCy v2.0或更高版本,则可以使用validate命令来检查安装的模型是否兼容,如果不兼容,请打印有关如何更新的详细信息: pip install -U spacy spacy validate
如果已经训练了自己的模型,请记住,训练和运行时的输入必须匹配。在更新spaCy之后,建议用新版本重新训练模型。 下载模型 从v1.7.0开始,spaCy的模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的组件,就像任何其他模块一样。 可以使用spaCy的下载命令来安装模型,也可以通过将pip指向路径或URL来手动安装模型。 加载和使用模型 要加载模型,请在模型的快捷链接中使用spacy.load(): 如果已经通过pip安装了一个模型,也可以直接导入它,然后调用它的load()方法: 支持旧版本 如果使用的是旧版本(v1.6.0或更低版本),则仍然可以使用python -m spacy.en.download all或python -m spacy.de.download all从spaCy下载并安装旧模型。.tar.gz存档也附加到v1.6.0版本,要手动下载并安装模型,请解压存档,将包含的目录放入spacy / data,并通过spacy.load('en')或spacy.load('de')加载模型。 从源代码编译 另一种安装spaCy的方法是克隆它的GitHub仓库,并从源代码构建它。 如果要更改代码库,常见方法是需要确保你有一个由包含头文件,编译器,pip,virtualenv和git的Python发行版组成的开发环境。编译器部分是最棘手的。,如何做到这一点取决于你的系统。有关详细信息,请参阅Ubuntu,OS X和Windows上的说明。 与通过pip进行常规安装相比,requirements.txt会额外安装Cython等开发人员依赖项。 有关更多详细信息和说明,请参阅有关从源代码编译spaCy和快速启动小部件的文档,以获取适用于您平台和Python版本的正确命令,而不是上面的详细命令,你也可以使用下面的结构命令,所有命令都假定虚拟环境位于一个目录.env中。如果使用的是其他目录,则可以通过环境变量VENV_DIR进行更改,例如VENV_DIR =“。custom-env”fab clean make。 Ubuntu 通过apt-get安装系统级依赖关系: macOS / OS X 安装最新版本的XCode,包括所谓的“命令行工具”。 macOS和OS X预装了Python和git。 Windows 安装与用于编译Python解释器的版本相匹配的Visual Studio Express或更高版本。官方发行版是VS 2008(Python 2.7),VS 2010(Python 3.4)和VS 2015(Python 3.5)。 运行测试 spaCy带有一个广泛的测试套件。 首先,找出spaCy的安装位置: 然后在该目录下运行。The flags--vectors,--slow 和--model是可选的,并启用额外的测试:
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